AI用語集

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凝集型クラスタリング

個々の点から始まり、最も類似したクラスターを徐々に統合していき、最終的に単一のクラスターを形成する手法。

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分割型クラスタリング

単一のクラスターから開始し、より均一なサブクラスターに再帰的に分割する降下型アプローチ。

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K-MeansとK-Medoids

k近傍の中心に点を割り当て、クラスター内分散を最小化するためにこれらの中心を再計算する反復的なクラスタリングアルゴリズム。

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DBSCANと密度ベースクラスタリング

低密度領域で分離された高密度領域としてクラスタを特定し、任意の形状を検出できる技術。

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スペクトラルクラスタリング

類似度行列の固有値と固有ベクトルを使用して、クラスタリングがより簡単になる空間にデータを射影する方法。

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階層的連結法

階層的クラスタリングにおけるクラスタ間距離の測定基準には、単一連結法、完全連結法、平均連結法、ウォード法が含まれます。

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モデルベースクラスタリング

データが統計的分布の混合、典型的にはガウス混合から生成されると仮定する確率的アプローチ。

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グリッドクラスタリング

データ空間をセルのグリッドに離散化し、この構造上でクラスタリングを実行して効率を向上させる技術。

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ストリームクラスタリング

リアルタイムで連続的に到着するデータの処理に適したアルゴリズムであり、クラスタの逐次的な更新が必要です。

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ファジクラスタリング

データ点が複数のクラスタに異なる所属度で属することを可能にする手法。二元的な割り当てではなく。

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デンドログラムと可視化

クラスタリングの階層構造を表現するグラフィカルツール。連続的な融合/分割と類似度のレベルを示す。

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クラスタの検証

シルエット係数、デイビーズ・ボールディン指数、内部検証・外部検証などを含む、得られた分割の品質を評価するためのメトリックと手法の集合

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制約ベースクラスタリング

半教師ありアプローチ：事前知識に基づいてクラスタリングプロセスをガイドするために、must-link制約とcannot-link制約を統合したアプローチ。

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マルチスケールクラスタリング

様々な粒度レベルで構造を特定する技術。自然な階層的パターンを持つデータに適しています。

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