Glosario IA
El diccionario completo de la Inteligencia Artificial
K-means
Algoritmo de particionamiento iterativo que asigna cada punto al centro de clúster más cercano y recalcula los centros hasta la convergencia.
Clustering Jerárquico
Métodos aglomerativos o divisivos que construyen un árbol de clústeres (dendrograma) por fusión o división sucesiva de los grupos.
DBSCAN
Algoritmo de clustering basado en la densidad que identifica las regiones densas de puntos y marca los puntos aislados como ruido.
Clustering Espectral
Enfoque basado en la teoría de grafos utilizando los valores propios de la matriz de similitud para reducir la dimensionalidad antes del clustering.
Modelos de Mezcla Gaussiana
Modelo probabilístico que asume que los datos son generados por una mezcla de varias distribuciones gaussianas con parámetros desconocidos.
Mean Shift
Algoritmo iterativo que desplaza los puntos hacia los modos de densidad más cercanos para identificar los centros de clústeres naturales.
OPTICS
Extensión de DBSCAN creando un orden de clustering representando la estructura de densidad a diferentes escalas.
Clustering Difuso
Enfoque que permite la pertenencia parcial de los puntos a varios clústeres con grados de pertenencia variables.
Propagación de Afinidad
Algoritmo basado en el paso de mensajes entre puntos para identificar los ejemplares representativos como centros de conglomerados.
BIRCH
Algoritmo jerárquico eficiente para grandes conjuntos de datos que construye un árbol CF para resumen incremental de conglomerados
Clustering par Flux
Techniques adaptatives pour le clustering de données continues arrivant en temps réel avec contraintes de mémoire et de temps.
Clustering por Cuadrículas
Enfoque que divide el espacio de datos en cuadrículas y realiza el clustering en las celdas de la cuadrícula en lugar de en los puntos individuales.