K- মানে ক্লাস্টারিং কুইজ

আপনি কুইজ নেওয়ার সাথে সাথে উত্তর এবং ব্যাখ্যাগুলি উপস্থিত হয়।

1. K-মানে 'K' কী বোঝায়?
   • আপনি আগাম নির্বাচন করা ক্লাস্টার সংখ্যা
   • ডেটা পয়েন্টের সংখ্যা
   • প্রশিক্ষণের পুনরাবৃত্তির সংখ্যা
   • ডেটাসেটের বৈশিষ্ট্যের সংখ্যা
2. কে-মিনস লুপে দুটি পুনরাবৃত্তিমূলক পদক্ষেপ কী কী?
   • ক্লাস্টারগুলিকে বিভক্ত করুন, তারপর ক্লাস্টারগুলিকে একত্রিত করুন৷
   • নিকটতম সেন্ট্রোয়েডগুলিতে পয়েন্টগুলি বরাদ্দ করুন, তারপরে সেন্ট্রোয়েডগুলিকে গড়তে সরান৷
   • ডেটা লেবেল করুন, তারপরে একটি শ্রেণিবিন্যাসকারীকে প্রশিক্ষণ দিন
   • ডেটা সাজান, তারপর বহিরাগতদের সরান
3. কে-মিনস কি পরিমাণ কমানোর চেষ্টা করে?
   • ক্লাস্টার সংখ্যা
   • সেন্ট্রোয়েডের মধ্যে দূরত্ব
   • ক্লাস্টার বর্গ দূরত্বের মধ্যে (জড়তা)
   • বৈশিষ্ট্য সংখ্যা
4. কেন কে-মিনসকে 'অনিয়ন্ত্রিত' অ্যালগরিদম বলা হয়?
   • 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. 'কনুই পদ্ধতি' সাধারণত কি জন্য ব্যবহৃত হয়?
   • প্রশিক্ষণ ত্বরান্বিত করা
   • K এর একটি ভাল মান নির্বাচন করা
   • সেন্ট্রোয়েড শুরু করা হচ্ছে
   • ডুপ্লিকেট পয়েন্ট সরানো হচ্ছে
6. কেন কে-মিনস বিভিন্ন রানে বিভিন্ন ফলাফল দিতে পারে?
   • 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