AI用語集
人工知能の完全辞典
イプシロン (ε)
密度ベースのクラスタリングアルゴリズムで、局所的な密度を評価するために点の周りに定義される近傍の最大距離パラメータ。
MinPts
DBSCANおよび類似のアルゴリズムで、点がコアポイントと見なされるためにイプシロン近傍内に必要な最小ポイント数。
コアポイント
イプシロン近傍内に少なくともMinPts個のポイントを持つ中心点で、DBSCANでクラスタを形成するための核として機能する。
境界ポイント
コアポイントではないが、少なくとも1つのコアポイントのイプシロン近傍内に存在する境界点。
ノイズ/外れ値ポイント
コアポイントでも境界ポイントでもないポイントで、どのクラスタにも属さないためノイズと見なされる。
密度到達可能
pからqへのコアポイントの連鎖が存在する場合、点qがpから密度到達可能であるという接続関係。
密度連結
2つのポイントが共通のコアポイントから両方とも密度到達可能である場合、それらは密度連結であるという対称関係。
密度ベース階層的クラスタリング
密度に基づいてクラスタの階層を構築するアプローチで、異なる密度スケールからクラスタを抽出できる。
到達可能性プロット（reachability plot）
OPTICSで使用される可視化で、順序付けられた点の到達可能性距離を示し、谷が潜在的なクラスタを表します。
密度の変動
OPTICSやHDBSCANのようなアルゴリズムが、同じデータセット内で可変密度のクラスタを検出する能力。
適応的パラメータ
グローバルな固定値を使用するのではなく、データの局所的な特性に基づいて密度パラメータを自動的に調整する方法。
クラスタ抽出
密度ベースのクラスタリングアルゴリズムによって生成された階層構造から、有意義なクラスタを識別し抽出するプロセス。
点の順序付け
OPTICSの中心的な技術で、密度構造を維持したまま点の線形順序を作成し、マルチスケール分析を容易にします。
クラスタ安定性
HDBSCANで使用される測定で、クラスタリング階層内で様々な密度スケールにわたるクラスタの持続性を評価します。
密度ベースクラスタリング検証
密度ベースのアルゴリズムに特化した評価方法で、適応シルエット係数やDBCVなどの指標を使用します。