एआई शब्दावली
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का पूर्ण शब्दकोश
के-मीन्स और सेंट्रोइड वेरिएंट
सेंट्रोइड-आधारित विभाजन एल्गोरिदम, जिनमें के-मीन्स, के-मेडॉइड्स और उनके अनुकूलन शामिल हैं।
पदानुक्रमित क्लस्टरिंग
एग्लोमेरेटिव या डिविज़िव तरीके जो क्लस्टरों की वृक्ष-जैसी संरचनाएँ (डेंड्रोग्राम) बनाते हैं।
घनत्व-आधारित क्लस्टरिंग
डीबीएससीएएन (DBSCAN) और ऑप्टिक्स (OPTICS) जैसे एल्गोरिदम स्थानीय घनत्व के आधार पर मनमाने आकार के क्लस्टर की पहचान करते हैं।
स्पेक्ट्रल समूहन
समानता आव्यूहों के आइगेन मानों का उपयोग करके समूहन से पहले आयाम कम करने की तकनीक।
गाऊसी मिश्रण मॉडल
संभाव्य दृष्टिकोण जो EM एल्गोरिथम का उपयोग करके डेटा को गाऊसी वितरणों के मिश्रण के रूप में मॉडल करता है।
अस्पष्ट क्लस्टरिंग
बिंदुओं की कई क्लस्टरों में आंशिक सदस्यता की अनुमति देने वाली विधियाँ (फ़ज़ी सी-मीन्स)
ग्राफ-आधारित क्लस्टरिंग
डेटा को समूहित करने के लिए ग्राफ संरचनाओं और समुदायों का उपयोग करने वाले एल्गोरिदम।
डेटा स्ट्रीम क्लस्टरिंग
निरंतर और विकसित होने वाले डेटा के लिए उपयुक्त तकनीकें जिन्हें वृद्धिशील अपडेट की आवश्यकता होती है।
बड़े पैमाने पर क्लस्टरिंग
बिग डेटा के लिए अनुकूलित एल्गोरिदम जो समानांतर और वितरित दृष्टिकोणों का उपयोग करते हैं।
क्लस्टर सत्यापन
विभाजनों की गुणवत्ता का मूल्यांकन करने के लिए मेट्रिक्स और सूचकांक (सिलुएट, डेविस-बोल्डिन, कैलिंस्की-हाराबाज़)
अपर्यवेक्षित विसंगति पहचान
आउटलायर्स और विचलित बिंदुओं की पहचान, जो पृथक या कम घनत्व वाले क्लस्टर के रूप में होते हैं।
बहु-दृष्टि क्लस्टरिंग
एक ही डेटा के कई प्रतिनिधित्वों या दृष्टिकोणों को एकीकृत करने वाले एल्गोरिदम।
गहरा क्लस्टरिंग
प्रतिनिधित्व सीखने के लिए क्लस्टरिंग उद्देश्यों के साथ गहरे तंत्रिका नेटवर्क का संयोजन।
टाइम सीरीज़ क्लस्टरिंग
समय-आधारित समानता वाले अस्थायी डेटा को समूहित करने के लिए विशेष तरीके।
पाठ समूहन
एनएलपी अनुप्रयोग जो सामग्री की अर्थगत समानता के आधार पर दस्तावेज़ों का समूहन करते हैं।