AI用語集
人工知能の完全辞典
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K-meansクラスタリング
クラスタ内分散を最小化することによりデータをK個のクラスタにグループ化する反復的分割アルゴリズム。
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階層的クラスタリング
クラスタの階層を、凝集型（ボトムアップ）または分割型（トップダウン）アプローチで構築する手法。
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DBSCAN
密度ベースのクラスタリングアルゴリズムで、任意の形状のクラスターを特定し、外れ値を検出します。
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主成分分析（PCA）
データを最大分散軸に射影する線形次元削減技術。
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t-SNE
高次元データの可視化に特化した非線形次元削減アルゴリズム。
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UMAP
t-SNEよりもグローバルな構造をより良く保持し、計算がより高速な次元削減の現代的な技術。
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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を利用して非凸データに対してクラスタリングを実行する手法
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オートエンコーダ
エンコーディングとデコーディングを通じてデータの圧縮表現を学習する教師なしニューラルネットワーク
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混合モデルによるクラスタリング
データをガウス分布の混合としてモデル化する確率的アプローチにより、柔軟なクラスタリングを行う。
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行列分解
行列をより低ランクの行列の積に分解する次元削減技術。
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ファジィクラスタリング（ファジーC平均法）
各点が異なる所属度で複数のクラスターに属することができるクラスタリングの変種。
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Isomap
測地距離を保存する多様体学習アルゴリズムであり、次元削減に使用される。
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LDA (Latent Dirichlet Allocation)
テキスト分析とトピックモデリングにおける次元削減とクラスタリングのための確率モデル
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OPTICS
DBSCANの拡張であり、可変密度の構造を識別するためのクラスタリング順序を生成する。
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変数選択（特徴量選択）
新しい組み合わせを作成するのではなく、最も関連性の高い変数の選択による次元削減。
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