Глоссарий ИИ
Полный словарь искусственного интеллекта
K-Means и его варианты
Итерационные алгоритмы кластеризации на основе центроидов, включая K-Means++, K-Medoids, Mini-Batch K-Means и Fuzzy C-Means.
Иерархическая кластеризация
Агломеративные или дивизивные методы, строящие иерархию кластеров, такие как CAH, Ward и дендрограммы.
DBSCAN и алгоритмы на основе плотности
Техники, определяющие кластеры как плотные области, разделенные менее плотными областями, включая OPTICS, Mean Shift и DENCLUE.
Спектральная кластеризация
Подход, использующий собственные значения и собственные векторы матрицы сходства для уменьшения размерности перед кластеризацией.
Кластеризация с помощью моделей смеси
Вероятностные модели, предполагающие, что данные поступают из смеси распределений, таких как Гауссовы смеси (GMM).
Кластеризация на основе графов
Алгоритмы структурирующие данные в графы для идентификации сообществ, таких как Louvain, Label Propagation и Walktrap.
Кластеризация по ядрам
Расширение традиционных алгоритмов, использующих ядерные функции для захвата нелинейных отношений между данными.
Нечеткая кластеризация
Подходы, позволяющие частичную принадлежность точек к нескольким кластерам одновременно со степенями принадлежности.
Инкрементальная кластеризация и потоковая обработка
Алгоритмы, адаптированные для обработки непрерывных и больших объемов данных, обрабатывающие точки последовательно без необходимости полного набора данных.
Многовидовая кластеризация
Техники, интегрирующие несколько представлений или перспектив одних и тех же данных для улучшения качества кластеризации.
Кластеризация с ограничениями
Методы, включающие априорные знания или пользовательские ограничения для управления процессом кластеризации.
Валидация и оценка кластеров
Метрики и индексы для измерения качества разбиений, такие как силуэт, Дэвиса-Болдуина, Калински-Харабаша и индексы внутренней/внешней валидности.