Glosario IA
El diccionario completo de la Inteligencia Artificial
K-means y variantes centroides
Algoritmos de particionamiento basados en centroides, incluyendo K-means, K-medoids y sus optimizaciones.
Clustering jerárquico
Métodos aglomerativos o divisivos que crean estructuras de clústeres en forma de árbol (dendrogramas).
Agrupamiento basado en la densidad
Algoritmos como DBSCAN y OPTICS que identifican clústeres de formas arbitrarias basados en la densidad local.
Clustering espectral
Técnica que utiliza los valores propios de matrices de similitud para reducir la dimensión antes del clustering.
Modelos de mezcla gaussiana
Enfoque probabilístico que modela los datos como una mezcla de distribuciones gaussianas con el algoritmo EM.
Clustering difuso
Métodos que permiten la pertenencia parcial de los puntos a varios clústeres (Fuzzy C-means).
Clustering basado en grafos
Algoritmos que explotan las estructuras de grafos y las comunidades para agrupar los datos.
Clustering de flujos de datos
Técnicas adaptadas a datos continuos y evolutivos que requieren actualizaciones incrementales.
Clustering a gran escala
Algoritmos optimizados para Big Data utilizando enfoques paralelos y distribuidos.
Validación de clusters
Métricas e índices (Silhouette, Davies-Bouldin, Calinski-Harabasz) para evaluar la calidad de las particiones.
Detección de anomalías no supervisada
Identificación de valores atípicos y puntos aberrantes como clústeres aislados o de baja densidad.
Clustering multi-vista
Algoritmos que integran múltiples representaciones o perspectivas de los mismos datos.
Clustering profundo
Combinación de redes neuronales profundas con objetivos de agrupamiento para el aprendizaje de representaciones.
Agrupamiento de series temporales
Métodos especializados para agrupar datos temporales con similitudes temporales.
Agrupamiento de texto
Aplicaciones de PNL que agrupan documentos basadas en la similitud semántica del contenido.