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Glosario IA

El diccionario completo de la Inteligencia Artificial

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Punto Central (Core Point)

Punto que posee al menos MinPts puntos en su vecindario epsilon, sirviendo como semilla para la formación de un clúster.

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Punto Frontera (Border Point)

Punto que no es un punto central pero que se encuentra en el vecindario epsilon de al menos un punto central, perteneciendo así a un clúster.

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Punto Ruido (Noise Point)

Punto que no es ni un punto central ni un punto frontera, no perteneciendo a ningún clúster y considerado como una anomalía o un valor atípico.

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Gráfico de Alcanzabilidad

Representación utilizada por algoritmos como OPTICS para visualizar la estructura de densidad de los datos e identificar los clústeres.

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Distancia al k-ésimo Vecino Más Cercano

Método común para estimar el valor óptimo del parámetro epsilon en DBSCAN analizando la distancia de cada punto a su k-ésimo vecino más cercano.

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Conectividad de Densidad

Principio según el cual dos puntos están conectados si existe una cadena de puntos densos que los unen, formando la base de la construcción de clústeres en DBSCAN.

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Determinismo

Propiedad de DBSCAN que garantiza que para un conjunto de datos y parámetros dados, el resultado del agrupamiento es siempre idéntico, a diferencia de algoritmos como K-Means.

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Maldición de la Dimensionalidad

Desafío principal para DBSCAN donde, en espacios de muy alta dimensión, la noción de densidad se vuelve menos relevante y el rendimiento del algoritmo se degrada.

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Clúster Arbitrario

Capacidad de DBSCAN para identificar clústeres de formas no convexas y de tamaños variados, a diferencia de algoritmos como K-Means que asumen clústeres esféricos.

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