Glossário IA
O dicionário completo da Inteligência Artificial
K-Means e suas variantes
Algoritmos de particionamento iterativos baseados em centroides, incluindo K-Means++, K-Medoids, Mini-Batch K-Means e Fuzzy C-Means.
Clustering Hierárquico
Métodos aglomerativos ou divisivos que constroem uma hierarquia de clusters como CAH, Ward e dendrogramas.
DBSCAN e algoritmos baseados em densidade
Técnicas que identificam clusters como regiões densas separadas por regiões menos densas, incluindo OPTICS, Mean Shift e DENCLUE.
Clustering Espectral
Abordagem utilizando autovalores e autovetores de uma matriz de similaridade para reduzir a dimensionalidade antes do agrupamento.
Agrupamento por Modelos de Mistura
Modelos probabilísticos que assumem que os dados provêm de uma mistura de distribuições, como os Modelos de Mistura Gaussianos (GMM).
Agrupamento Baseado em Grafos
Algoritmos que estruturam dados em grafos para identificar comunidades como Louvain, Propagação de Rótulos e Walktrap.
Agrupamento por Kernels
Extensão de algoritmos tradicionais usando funções kernel para capturar relações não lineares entre os dados.
Agrupamento Fuzzy
Abordagens que permitem a pertença parcial de pontos a múltiplos clusters simultaneamente com graus de pertença.
Agrupamento Incremental e Streaming
Algoritmos adaptados a dados contínuos e volumosos, processando os pontos sequencialmente sem necessitar do conjunto completo.
Agrupamento Multi-visões
Técnicas que integram múltiplas representações ou perspectivas dos mesmos dados para melhorar a qualidade do agrupamento.
Agrupamento com Restrições
Métodos que incorporam conhecimento a priori ou restrições do usuário para guiar o processo de agrupamento.
Validação e Avaliação de Clusters
Métricas e índices que medem a qualidade das partições, como Silhouette, Davies-Bouldin, Calinski-Harabasz e índices de validade internos/externos.