Glosario IA
El diccionario completo de la Inteligencia Artificial
K-means Clustering
Algoritmo de particionamiento iterativo que agrupa los datos en K clusters minimizando la varianza intra-cluster.
Clustering Jerárquico
Método que construye una jerarquía de clusters mediante un enfoque ascendente (aglomerativo) o descendente (divisivo).
DBSCAN
Algoritmo de agrupamiento basado en la densidad que identifica grupos de formas arbitrarias y detecta valores atípicos.
Análisis de Componentes Principales (ACP/PCA)
Técnica de reducción dimensional lineal que proyecta los datos sobre los ejes de máxima varianza.
t-SNE
Algoritmo de reducción dimensional no lineal especializado en la visualización de datos de alta dimensión.
UMAP
Técnica moderna de reducción dimensional que preserva mejor la estructura global que t-SNE con cálculos más rápidos.
Clustering Espectral
Método que utiliza los valores propios de una matriz de similitud para realizar clustering en datos no convexos.
Autoencoders
Redes neuronales no supervisadas que aprenden una representación comprimida de los datos mediante codificación-descodificación.
Agrupamiento por Modelos de Mezcla
Enfoque probabilístico que modela los datos como una mezcla de distribuciones gaussianas para un agrupamiento flexible.
Factorización de Matrices
Técnica de reducción dimensional que descompone una matriz en productos de matrices de rango inferior.
Agrupamiento Difuso (Fuzzy C-means)
Variante del agrupamiento donde cada punto puede pertenecer a varios grupos con diferentes grados de pertenencia.
Isomap
Algoritmo de aprendizaje de variedades que preserva las distancias geodésicas para la reducción dimensional.
LDA (Latent Dirichlet Allocation)
Modelo probabilístico para reducción dimensional y agrupamiento en análisis de textos y modelado de temas.
OPTICS
Extensión de DBSCAN que produce un orden de agrupamiento permitiendo identificar estructuras con densidades variables.
Selección de Variables (Feature Selection)
Reducción dimensional mediante la selección de las variables más relevantes en lugar de crear nuevas combinaciones.