AI用語集

📖

用語

コアポイント

ε近傍内に少なくともMinPts個の点を持ち、クラスタ形成の種となる点。

📖

用語

境界点

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ε近傍内にあり、それによってクラスタに属する点。

📖

用語

ノイズ点

コアポイントでも境界点でもなく、どのクラスタにも属さない点。異常値または外れ値として扱われる。

📖

用語

到達可能性グラフ

OPTICSなどのアルゴリズムで使用される表現で、データの密度構造を可視化し、クラスタを識別するために用いられる。

📖

用語

k近傍距離

各点からk番目に近い近傍までの距離を分析することで、DBSCANのパラメータε（イプシロン）の最適な値を推定する一般的な手法。

📖

用語

密度連結性

それらを結ぶ高密度の点の連鎖が存在する場合、2つの点は接続されているとする原則。DBSCANにおけるクラスタ構築の基礎となる。

📖

用語

決定性

K-Meansなどのアルゴリズムとは異なり、特定のデータセットとパラメータが与えられた場合、クラスタリングの結果が常に同一であることを保証するDBSCANの特性。

📖

用語

次元の呪い

非常に高次元の空間では密度の概念があまり意味を持たなくなり、アルゴリズムのパフォーマンスが低下するという、DBSCANが直面する主要な課題。

📖

用語

任意のクラスタ

K-Meansのようなアルゴリズムが球形のクラスタを仮定するのとは対照的に、DBSCANが非凸形状や様々なサイズのクラスタを識別する能力。