Glossário IA
O dicionário completo da Inteligência Artificial
Coeficiente de silhueta
Métrica de avaliação de agrupamento que mede a coesão intra-cluster em relação à separação inter-cluster, variando de -1 a 1.
Clustering DBSCAN
Algoritmo de agrupamento baseado em densidade que agrupa pontos próximos e marca como outliers os pontos em regiões de baixa densidade.
Matriz de similaridade
Estrutura quadrada contendo coeficientes de similaridade entre todos os pares de observações, essencial para muitos algoritmos de agrupamento.
Clustering divisivo
Abordagem top-down de agrupamento hierárquico que começa com todas as observações em um único cluster, dividindo-o recursivamente em subclusters.
Algoritmo K-modes
Extensão do K-means para dados categóricos usando dissimilaridade simples e a moda como medida de centralidade em vez da média.
Clustering difuso
Método onde cada ponto pode pertencer a múltiplos clusters com diferentes graus de pertinência, ao contrário do clustering rígido onde a pertinência é binária.
Algoritmo OPTICS
Extensão do DBSCAN que produz uma ordenação de pontos revelando a estrutura de densidade dos dados, permitindo extrair clusters em diferentes densidades.
Coeficiente de Dunn
Índice de validação de agrupamento que mede a razão entre a menor distância inter-cluster e o maior diâmetro intra-cluster.
Validação de Clustering
Processo de avaliação quantitativa e qualitativa dos resultados de clustering utilizando índices internos, externos ou relativos para medir a qualidade.
Clustering Baseado em Densidade
Categoria de algoritmos que identifica os clusters como regiões densas separadas por regiões de baixa densidade no espaço de dados.
Clustering por Particionamento
Família de algoritmos que divide diretamente os dados em K clusters não hierárquicos, otimizando geralmente um critério de distância ou similaridade.