ML - Tema 8 - Clustering_1
Authored by Secundino Javier Sexto Rivas
Science, Computers, Professional Development
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9 questions
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1.
MULTIPLE SELECT QUESTION
45 sec • 1 pt
¿Para cuales de las siguientes tareas los algortimos de clustering podrían ser adecuados?
Dados los datos de ventas de de productos en un supermercado, estimar las ventas futuras de cada uno de estos productos.
Dada una base de datos de información sobre usuarios, agrupa a los usuarios en diferentes segmentos de mercado.
Dados los registros meteorológicos históricos, predecir si el clima de mañana será soleado o lluvioso.
A partir de los patrones de uso del usuario en un sitio web, identificar diferentes grupos de usuarios.
2.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
45 sec • 1 pt
Los algoritmos de clustering permiten realizar una descripción de los datos.
Falso, unicamente pueden agrupar los datos en grupos os clusteres
Verdadero,ya que asignan una etiqueta adicional sobre los datos (numero de cluster), describen el número de observaciones en cada clúster,....
3.
MULTIPLE SELECT QUESTION
45 sec • 1 pt
El resultado del algoritmo de k-means está especialmente influenciado por
La elección de tipo de medida de distancia entre observaciones (euclídea, Manhattan,..)
Las variables (Xs) que caracterizan cada observación.
El número de variables categóricas
Todas son ciertas
4.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
45 sec • 1 pt
La elección de k, el número de clusters para particionar un data-set
es una elección personal
depende del motivo de la clusterización de datos
debe ser tan alto como el ordenador pueda
tiene un máximo de 10
5.
MULTIPLE SELECT QUESTION
45 sec • 1 pt
¿cuales de las siguientes afirmaciones son ciertas en relacion a k-means?
Para cada inicialización del cluster, los resultados son siempre los mismos.
Es sensible a outliers.
Los centroids pueden no ser observaciones reales.
Un cluster puede tener más de un centroid.
6.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
45 sec • 1 pt
Señala las afirmación correcta.
El algortimo de clustering es aprendizaje NO supervisado ya que no hay variable objetivo.
El algoritmo de clustering intenta clusterizar datos diferentes en el mismo cluster
El algortimo de clustering tiene numerosas aplicaciones tales como la predicción de variables categóricas.
El agoritmo de clustering tiene numerosas aplicaciones tales como la predicción de variables numéricas.
7.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
45 sec • 1 pt
El tipo de medida de distancia (o similaridad) más utilizada es ...
Lineal
Manhattan
Euclídea
Correlación Pearson
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