Glossário IA
O dicionário completo da Inteligência Artificial
Epsilon (ε)
Parâmetro de distância máxima que define a vizinhança em torno de um ponto para avaliar a densidade local em algoritmos de agrupamento baseados em densidade.
MinPts
Número mínimo de pontos necessários na vizinhança epsilon para que um ponto seja considerado um ponto central (core point) em DBSCAN e algoritmos semelhantes.
Pontos centrais (Core points)
Pontos centrais que possuem pelo menos MinPts pontos em sua vizinhança epsilon, servindo como núcleos para formar os clusters em DBSCAN.
Pontos de fronteira (Border points)
Pontos de fronteira que não são pontos centrais, mas estão dentro da vizinhança epsilon de pelo menos um ponto central.
Pontos de ruído/outliers
Pontos que não são nem pontos centrais nem pontos de fronteira, considerados ruído por não pertencerem a nenhum cluster.
Atingível por densidade (Density-reachable)
Relação de conectividade onde um ponto q é atingível por densidade a partir de p se existe uma cadeia de pontos centrais conectando p a q.
Conectado por densidade (Density-connected)
Relação simétrica onde dois pontos estão conectados por densidade se ambos são atingíveis por densidade a partir de um ponto central comum.
Agrupamento hierárquico baseado em densidade
Abordagem que constrói uma hierarquia de clusters baseada na densidade, permitindo extrair clusters em diferentes escalas de densidade.
Gráfico de alcançabilidade (reachability plot)
Visualização utilizada pelo OPTICS mostrando a distância de alcançabilidade dos pontos ordenados, onde os vales representam potenciais clusters.
Variações de densidade
Capacidade de algoritmos como OPTICS e HDBSCAN de detectar clusters com densidades variáveis dentro do mesmo conjunto de dados.
Parâmetros adaptativos
Métodos que ajustam automaticamente os parâmetros de densidade com base nas características locais dos dados, em vez de usar valores globais fixos.
Extração de clusters
Processo de identificação e extração de clusters significativos a partir da estrutura hierárquica gerada por algoritmos de agrupamento baseados em densidade.
Ordenação de pontos (ordering points)
Técnica central do OPTICS que cria uma ordem linear dos pontos preservando a estrutura de densidade para facilitar a análise multi-escala.
Estabilidade do cluster
Medida utilizada no HDBSCAN para avaliar a persistência dos clusters em diferentes escalas de densidade na hierarquia de agrupamento.
Validação de agrupamento baseado em densidade
Métodos de avaliação específicos para algoritmos baseados em densidade, utilizando métricas como o coeficiente de silhueta adaptado ou o DBCV.