Классифика́тор — систематизированный перечень наименованных объектов, каждому из которых в соответствие дан уникальный код. Классификация объектов производится согласно правилам распределения заданного множества объектов на подмножества в соответствии с установленными признаками их различия или сходства. Применяется в Автоматизированных системах управления и обработке информации. Классификатор является стандартным кодовым языком документов, финансовых отчётов и автоматизированных систем.
R-дерево — древовидная структура данных (дерево), предложенная в 1984 году Антонином Гуттманом. Она подобна B-дереву, но используется для организации доступа к пространственным данным, то есть для индексации многомерной информации, такой, например, как географические данные с двумерными координатами. Типичным запросом с использованием R-деревьев мог бы быть такой: «Найти все музеи в пределах 2 километров от моего текущего местоположения».
Бро́уновское де́рево является формой компьютерного искусства, которое было популярно в 1990-х, когда домашние компьютеры стали обладать достаточной производительностью для моделирования броуновского движения. Броуновские деревья — математические модели древовидных структур, связанных с физическим процессом, известным как агрегация, ограниченная диффузией.
Иерархическая модель данных — модель данных, где используется представление базы данных в виде древовидной (иерархической) структуры, состоящей из объектов (данных) различных уровней.
Филогенетическое дерево — дерево, отражающее эволюционные взаимосвязи между различными видами или другими сущностями, имеющими общего предка.
Древовидная структура является одним из способов представления иерархической структуры в графическом виде.
Обучение без учителя — один из способов машинного обучения, при котором испытуемая система спонтанно обучается выполнять поставленную задачу без вмешательства со стороны экспериментатора. С точки зрения кибернетики, это является одним из видов кибернетического эксперимента. Как правило, это пригодно только для задач, в которых известны описания множества объектов, и требуется обнаружить внутренние взаимосвязи, зависимости, закономерности, существующие между объектами.
Кластерный анализ — многомерная статистическая процедура, выполняющая сбор данных, содержащих информацию о выборке объектов, и затем упорядочивающая объекты в сравнительно однородные группы. Задача кластеризации относится к статистической обработке, а также к широкому классу задач обучения без учителя.
S — язык программирования, разработанный фирмой AT&T Bell Labs, предназначен для обработки данных. Разработано несколько версий расширения языка S — S-Plus, для различных платформ.
Би́товая ка́рта — набор последовательно записанных двоичных разрядов, то есть последовательность (массив) битов.
Поддомен — домен, являющийся частью домена более высокого уровня.
Tree view — элемент графического интерфейса (виджет) для иерархического отображения информации. Представляет собой совокупность связанных отношениями структуры пиктограмм в иерархическом древе. Каждый элемент чаще всего называют узлом и ветвью, который может иметь несколько подразделов.
Иерархическая кластеризация — совокупность алгоритмов упорядочивания данных, направленных на создание иерархии (дерева) вложенных кластеров. Выделяют два класса методов иерархической кластеризации:
- Агломеративные методы : новые кластеры создаются путем объединения более мелких кластеров и, таким образом, дерево создается от листьев к стволу;
- Дивизивные или дивизионные методы : новые кластеры создаются путем деления более крупных кластеров на более мелкие и, таким образом, дерево создается от ствола к листьям.
Cytoscape — биоинформатическая платформа с открытым исходным кодом, предназначенная для визуализации сетей молекулярных взаимодействий и биологических путей с возможностью использования дополнительных данных, таких как функциональная аннотация, информация об уровне экспрессии генов и прочих. Несмотря на то, что исходно Cytoscape был разработан для биологических исследований, сейчас он широко используется для решения различных задач по анализу сетей и их визуализации.
Некорневое двоичное дерево — это некорневое дерево, в котором каждая вершина имеет либо одного, либо трёх соседей.
Техники спектральной кластеризации используют спектр матрицы сходства данных для осуществления снижения размерности перед кластеризацией в пространствах меньших размерностей. Матрица сходства подаётся в качестве входа и состоит из количественных оценок относительной схожести каждой пары точек в данных.
Сбалансированное итеративное сокращение и кластеризация с помощью иерархий — это алгоритм интеллектуального анализа данных без учителя, используемый для осуществления иерархической кластеризации на наборах данных большого размера. Преимуществом BIRCH является возможность метода динамически кластеризовать по мере поступления многомерных метрических точек данных в попытке получить кластеризацию лучшего качества для имеющегося набора ресурсов. В большинстве случаев алгоритм BIRCH требует одного прохода по базе данных.
Основанная на плотности пространственная кластеризация для приложений с шумами — это алгоритм кластеризации данных, который предложили Маритин Эстер, Ганс-Петер Кригель, Ёрг Сандер и Сяовэй Су в 1996. Это алгоритм кластеризации, основанной на плотности — если дан набор точек в некотором пространстве, алгоритм группирует вместе точки, которые тесно расположены, помечая как выбросы точки, которые находятся одиноко в областях с малой плотностью . DBSCAN является одним из наиболее часто используемых алгоритмов кластеризации, и наиболее часто упоминается в научной литературе.
CURE является эффективным алгоритмом кластерного анализа для больших баз данных. По сравнению с методом k-средних алгоритм более устойчив к выбросам и способен выявить кластеры, не имеющие сферической формы и с большим разбросом размеров.
Упорядочение точек для обнаружения кластерной структуры — это алгоритм нахождения кластеров в пространственных данных на основе плотности. Алгоритм презентовали Михаэл Анкерст, Маркус М. Бройниг, Ганс-Петер Кригель и Ёрг Сандер. Основная идея алгоритма похожа на DBSCAN, но алгоритм предназначен для избавления от одной из главных слабостей алгоритма DBSCAN — проблемы обнаружения содержательных кластеров в данных, имеющих различные плотности. Чтобы это сделать, точки базы данных (линейно) упорядочиваются так, что пространственно близкие точки становятся соседними в упорядочении. Кроме того, для каждой точки запоминается специальное расстояние, представляющее плотность, которую следует принять для кластера, чтобы точки принадлежали одному кластеру. Это представлено в виде дендрограммы.
