K-يعني اختبار التجميع

تظهر الإجابات والتفسيرات أثناء إجراء الاختبار.

1. ما الذي يشير إليه حرف "K" في K-Means؟
   • عدد المجموعات التي تختارها مسبقًا
   • عدد نقاط البيانات
   • عدد تكرارات التدريب
   • عدد الميزات في مجموعة البيانات
2. ما الخطوتين المتكررتين في حلقة K-Means؟
   • تقسيم المجموعات، ثم دمج المجموعات
   • تعيين نقاط إلى أقرب النقطه الوسطى، ثم نقل النقطه الوسطى إلى الوسط
   • قم بتسمية البيانات، ثم قم بتدريب المصنف
   • فرز البيانات، ثم إزالة القيم المتطرفة
3. ما هي الكمية التي تحاول K-Means تقليلها؟
   • عدد المجموعات
   • المسافة بين النقط الوسطى
   • المسافة المربعة داخل المجموعة (القصور الذاتي)
   • عدد الميزات
4. لماذا يُطلق على K-Means خوارزمية "غير خاضعة للرقابة"؟
   • It uses predefined class labels to learn a boundary
   • It requires one label per initial centroid
   • It estimates labels only after supervised training
   • It groups inputs without target class labels
5. ما هي "طريقة الكوع" المستخدمة عادة؟
   • تسريع عملية التدريب
   • اختيار قيمة جيدة لـ K
   • تهيئة النقط الوسطى
   • إزالة النقاط المكررة
6. لماذا يمكن أن تعطي K-Means نتائج مختلفة على مسارات مختلفة؟
   • K automatically changes on every run
   • Euclidean distance uses a random definition
   • Results depend on initial centroid positions
   • Convergence always produces the same global optimum
7. A K-Means cluster contains the one-dimensional values 2, 4, and 9. Where does its centroid move in the update step?
   • 5, the mean of the assigned values
   • 4, the middle observed value
   • 9, the largest assigned value
   • 15, the sum of the assigned values
8. A dataset contains two long, curved groups. Which K-Means limitation should the analyst consider?
   • The groups must have labels before clustering
   • K-Means always discovers curved boundaries exactly
   • Changing K guarantees the intended grouping
   • Euclidean distance to centroids can poorly represent elongated or non-spherical groups