Glosario IA
El diccionario completo de la Inteligencia Artificial
K-Means++
Variante de K-Means que utiliza un método de inicialización inteligente que selecciona los centroides iniciales alejados entre sí, reduciendo significativamente el riesgo de convergencia a un óptimo local.
Algoritmo de Lloyd
Implementación clásica del algoritmo K-Means que consiste en dos fases repetidas: asignación de los puntos a los centroides más cercanos, y luego recálculo de los centroides como promedios de los puntos asignados.
Medoide
Punto de datos real dentro de un clúster que minimiza la suma de las distancias a todos los demás puntos del mismo clúster, utilizado como centro en el algoritmo K-Medoids.
Varianza inter-clúster
Medida de separación entre los clústeres calculada como la suma ponderada de los cuadrados de las distancias entre los centroides de los clústeres y el centroide global de todos los datos.
Coeficiente de pertenencia difusa
Valor entre 0 y 1 en Fuzzy C-Means que indica el grado de pertenencia de un punto a un clúster específico, con la restricción de que la suma de estos coeficientes para un punto dado es igual a 1.
Iteración de asignación
Fase de K-Means donde cada punto de datos es asignado al clúster cuyo centroide es el más cercano según la métrica de distancia utilizada, típicamente la distancia euclidiana.
Actualización de centroides
Fase de recálculo en K-Means donde cada centroide es reposicionado como la media aritmética de todos los puntos actualmente asignados a su clúster respectivo.