Glosario IA
El diccionario completo de la Inteligencia Artificial
Matriz Laplaciana
Operador diferencial discreto utilizado para capturar la estructura geométrica de los datos, calculado como L = D - W donde D es la matriz de grados y W la matriz de pesos.
Normalized cuts
Criterio de optimización que minimiza la relación entre el corte que separa los clústeres y el volumen total de los clústeres, evitando el sesgo hacia clústeres de tamaño pequeño.
Eigengap
Diferencia significativa entre dos valores propios consecutivos utilizada como heurística para determinar el número óptimo de clústeres en el clustering espectral.
Método de Nystrom
Técnica de aproximación para acelerar el cálculo de descomposiciones espectrales en grandes conjuntos de datos utilizando un submuestreo inteligente.
Ratiocut
Criterio de particionamiento que minimiza la relación entre el corte y el número de vértices en la partición más pequeña, alternativa a los normalized cuts para la segmentación.
Grafo de similitud
Grafo construido donde cada nodo representa un punto de datos y las aristas ponderan las similitudes entre los puntos, fundamento del clustering espectral.
Kernel Gaussiano
Función de similitud K(x,y) = exp(-||x-y||²/2σ²) utilizada para construir la matriz de afinidad, donde σ controla la escala de vecindad.
Matriz de grados
Matriz diagonal donde cada elemento D(i,i) representa la suma de los pesos de las aristas conectadas al vértice i en el grafo de similitud.
Laplaciano no normalizado
Matriz laplaciana simple definida como L = D - W, donde D es la matriz de grados y W la matriz de pesos del grafo.
Laplaciano normalizado
Versión normalizada de la matriz laplaciana definida como L_sym = D^(-1/2)LD^(-1/2) o L_rw = D^(-1)L, mejorando las propiedades espectrales.
Laplaciano de caminata aleatoria
Matriz laplaciana definida como L_rw = I - D^(-1)W, interpretable como el operador de transición de una caminata aleatoria en el grafo.