AI 词汇表
人工智能完整词典
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Epsilon (ε)
最大距离参数，定义每个点周围的邻域半径，用于确定局部密度。
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MinPts
定义epsilon邻域内所需的最小点数，以使一个点被视为核心点。
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基于密度的聚类
一种分区方法，将聚类识别为由低密度区域分隔的密集区域。
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任意形状聚类
DBSCAN能够识别非凸形状和不同大小的聚类的能力，与K-means等算法不同。
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异常值检测
识别显著偏离数据正常行为的观测值的过程，在DBSCAN中作为噪声点实现。
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密度参数
控制DBSCAN对数据局部密度敏感性的超参数集合（epsilon和MinPts）。
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OPTICS
DBSCAN的扩展，创建聚类顺序，允许在没有固定epsilon参数的情况下提取不同尺度的密度结构。
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HDBSCAN
DBSCAN的分层变体，自动适应密度参数并允许不同密度的聚类。
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连通图
DBSCAN中构成簇底层结构的核心点之间可达性关系的理论表示。
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