AI-woordenlijst
Het complete woordenboek van kunstmatige intelligentie
Clustering Hiérarchique
Méthodes qui construisent une hiérarchie de clusters par approches ascendantes (agglomératives) ou descendantes (divisives).
K-means et Algorithmes de Partitionnement
Techniques de clustering basées sur les centroïdes divisant les données en K groupes en minimisant la variance intra-cluster.
Clustering Basé sur la Densité
Algorithmes comme DBSCAN et OPTICS qui identifient des clusters comme des régions denses séparées par des zones de faible densité.
Modèles de Mélange Gaussien
Approche probabiliste modélisant les données comme mixture de distributions gaussiennes pour le clustering souple.
Réduction de Dimensionnalité Non Supervisée
Techniques comme PCA, t-SNE et UMAP pour projeter des données haute dimension en espaces plus bas tout en préservant la structure.
Détection d'Anomalies
Identification d'observations ou patterns qui s'écartent significativement de la majorité des données.
Règles d'Association
Découverte de relations intéressantes entre variables dans de grandes bases de données (ex: algorithme Apriori).
Clustering Spectral
Utilisation des valeurs propres et vecteurs propres de matrices de similarité pour effectuer le clustering.
Autoencodeurs et Apprentissage de Représentations
Réseaux de neurones apprennant des représentations compressées des données pour la découverte de structures latentes.
Clustering Profond
Combination de réseaux de neurones profonds et de techniques de clustering pour améliorer la performance sur des données complexes.
Co-clustering et Biclustering
Techniques effectuant simultanément le clustering des lignes et colonnes d'une matrice de données.
Apprentissage par Métrique
Apprentissage automatique de fonctions de distance optimales pour améliorer les performances du clustering.
Clustering par Contraintes
Incorporation de connaissances a priori ou contraintes utilisateur dans le processus de clustering.
Clustering de Flux de Données
Algorithmes adaptés au clustering de données arrivant continuellement en temps réel.
Clustering Multi-vues
Techniques intégrant multiples perspectives ou représentations des mêmes données pour un clustering amélioré.