Glosario IA
El diccionario completo de la Inteligencia Artificial
Clustering de Flujo
Técnica de agrupamiento aplicada a flujos de datos continuos que requiere procesamiento en tiempo real con limitaciones de memoria y tiempo, adecuada para datos que llegan secuencialmente.
Clustering Online
Enfoque de clustering donde los puntos de datos se procesan individualmente a medida que llegan, actualizando los clusters de forma incremental sin necesidad de todo el conjunto de datos.
Clustering de Flujo Basado en Densidad
Familia de algoritmos que identifican clusters basados en la densidad local de los puntos en el flujo, capaces de detectar clusters de formas arbitrarias y manejar el ruido.
Micro-Clusters
Estructuras de datos temporales que agrupan puntos de datos recientes en un flujo de datos, sirviendo como resumen estadístico para facilitar el clustering a gran escala.
Macro-Clusters
Clusters de nivel superior obtenidos al fusionar los micro-clusters, representando las estructuras de agrupamiento finales detectadas en el flujo de datos.
Clustering Adaptativo
Método de clustering que ajusta dinámicamente sus parámetros y estructuras para adaptarse a los cambios en las características de los datos del flujo.
Clustering de Ventana Deslizante
Enfoque que realiza el clustering solo sobre los datos más recientes contenidos en una ventana temporal deslizante, olvidando progresivamente las observaciones antiguas.
Clustering de Ventana de Hito
Técnica que considera todos los datos desde un punto de referencia temporal fijo hasta el presente, sin olvidar explícitamente los datos más antiguos.
Clustering de Ventana Amortiguada
Método que aplica una disminución exponencial a los pesos de los datos en función de su antigüedad, dando más importancia a las observaciones recientes.
Algoritmo CluStream
Algoritmo de clustering de flujo basado en micro-clusters que utiliza una pirámide temporal para mantener resúmenes en diferentes granularidades temporales.
Algoritmo DenStream
Algoritmo de clustering de flujo basado en la densidad que distingue los micro-clusters potenciales de los micro-clusters de ruido para gestionar eficazmente los datos evolutivos.
DBSCAN en Streaming
Extensión del algoritmo DBSCAN adaptada a los flujos de datos, utilizando estructuras de datos incrementales para mantener los clusters basados en la densidad.
Clustering de Flujo Basado en Cuadrícula
Enfoque que discretiza el espacio de datos en una cuadrícula para facilitar el clustering rápido de los flujos de datos, reduciendo la complejidad computacional.
ClusTree
Estructura de datos jerárquica para el clustering de flujo que organiza los micro-clusters en un árbol para un acceso eficiente y actualizaciones incrementales rápidas.
Clustering Espectral de Flujo
Aplicación de los métodos de clustering espectral a los flujos de datos, utilizando aproximaciones incrementales de las matrices de similitud para detectar estructuras complejas.