Глоссарий ИИ
Полный словарь искусственного интеллекта
Эпсилон (ε)
Параметр максимального расстояния, определяющий окрестность вокруг точки для оценки локальной плотности в алгоритмах кластеризации на основе плотности.
MinPts
Минимальное количество точек, требуемых в эпсилон-окрестности, чтобы точка считалась основной точкой в DBSCAN и подобных алгоритмах.
Основные точки
Центральные точки, которые имеют по крайней мере MinPts точек в своей эпсилон-окрестности, служащие ядрами для формирования кластеров в DBSCAN.
Пограничные точки
Пограничные точки, которые не являются основными точками, но находятся в эпсилон-окрестности по крайней мере одной основной точки.
Точки шума/выбросы
Точки, которые не являются ни основными, ни пограничными точками, считающиеся шумом, поскольку они не принадлежат ни одному кластеру.
Достижимые по плотности
Отношение связности, где точка q достижима по плотности от p, если существует цепочка основных точек, соединяющих p с q.
Связанные по плотности
Симметричное отношение, где две точки связаны по плотности, если обе они достижимы по плотности от общей основной точки.
Иерархическая кластеризация на основе плотности
Подход, который строит иерархию кластеров на основе плотности, позволяя извлекать кластеры на различных масштабах плотности.
График достижимости (reachability plot)
Визуализация, используемая OPTICS, показывающая расстояние достижимости упорядоченных точек, где долины представляют потенциальные кластеры.
Изменения плотности
Способность алгоритмов, таких как OPTICS и HDBSCAN, обнаруживать кластеры с переменной плотностью в пределах одного набора данных.
Адаптивные параметры
Методы, которые автоматически настраивают параметры плотности в зависимости от локальных характеристик данных, а не используют фиксированные глобальные значения.
Извлечение кластеров
Процесс идентификации и извлечения значимых кластеров из иерархической структуры, сгенерированной алгоритмами кластеризации на основе плотности.
Упорядочивание точек
Центральная техника OPTICS, которая создает линейный порядок точек, сохраняющий структуру плотности для облегчения многоуровневого анализа.
Стабильность кластера
Мера, используемая в HDBSCAN для оценки персистентности кластеров на разных масштабах плотности в иерархии кластеризации.
Валидация кластеризации на основе плотности
Специфические для алгоритмов на основе плотности методы оценки, использующие метрики, такие как адаптированный коэффициент силуэта или DBCV.