AI用語集

人工知能の完全辞典

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用語

K-Meansの変種で、初期セントロイドを互いに離れた位置に選択する賢い初期化方法を使用し、局所最適解への収束リスクを大幅に削減します。

K-Meansアルゴリズムの古典的な実装で、データポイントを最も近いセントロイドに割り当て、次に割り当てられたポイントの平均としてセントロイドを再計算する2つのフェーズを繰り返します。

クラスター内の実際のデータポイントで、同じクラスター内のすべての他のポイントへの距離の合計を最小化し、K-Medoidsアルゴリズムで中心として使用されます。

クラスターのセントロイドとすべてのデータのグローバルセントロイド間の距離の二乗の加重合計として計算される、クラスター間の分離度の測定です。

Fuzzy C-Meansにおける0から1の値で、特定のクラスターへのポイントの所属度を示し、与えられたポイントのこれらの係数の合計が1になるという制約があります。

K-Meansのフェーズで、使用される距離メトリック（通常はユークリッド距離）に従って、各データポイントが最も近いセントロイドを持つクラスターに割り当てられます。

K-Meansでの再計算フェーズで、各セントロイドがそれぞれのクラスターに現在割り当てられているすべてのポイントの算術平均として再配置されます。

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