Prueba de agrupación de cambios medios

Las respuestas y explicaciones aparecen a medida que realiza el cuestionario.

1. ¿En qué dirección mueve una semilla una actualización de cambio medio?
   • Hacia una media local ponderada de observaciones cercanas
   • Hacia la media global de todas las observaciones a la vez
   • Hacia el centroide más cercano a partir de un modelo de k-medias ajustado por separado
   • Hacia la observación única con el valor de coordenadas más grande
2. ¿Qué determina qué tan suaves o detallados localmente son los modos de densidad?
   • La tolerancia de parada para el movimiento de semillas.
   • Ancho de banda
   • El número de semillas candidatas.
   • El umbral para la fusión de centros convergentes
3. Si el ancho de banda aumenta sustancialmente, ¿qué puede pasar con los picos de densidad cercanos?
   • Se convierten en etiquetas supervisadas
   • Deben dividirse en más modos.
   • Pueden fusionarse en un modo más amplio.
   • Se eliminan sus unidades de funciones.
4. ¿Por qué un ancho de banda estrecho puede producir demasiados clústeres?
   • Establece el número de grupos en uno.
   • Obliga a cada semilla a la media global.
   • Elimina toda variación de densidad local.
   • Puede conservar pequeñas protuberancias locales como modos separados
5. ¿Por qué estandarizar características antes del cambio medio basado en la distancia cuando las unidades difieren mucho?
   • Cambia el kernel a una familia diferente automáticamente.
   • Una característica de unidad grande puede dominar las vecindades del núcleo
   • Hace que el ancho de banda elegido sea independiente de las unidades de funciones.
   • Hace que el número inferido de modos sea proporcional a la escala de características.
6. ¿Cómo se determina el recuento de grupos del cambio medio?
   • Por el número de características de entrada
   • Por un parámetro k requerido en cada implementación
   • Según los modos de densidad alcanzados en la configuración elegida
   • Por el recuento de observaciones en el origen.
7. ¿Qué puede afectar la selección de semillas?
   • La normalización de probabilidad entre clases.
   • El significado del ancho de banda
   • Si las observaciones tienen valores característicos
   • Qué ubicaciones de partida se exploran y costo computacional
8. ¿Qué condición de datos puede hacer que el cambio medio sea menos adecuado?
   • Clústeres con escalas de densidad muy diferentes
   • Varios picos de densidad bien separados
   • Funciones con una escala común significativa
   • Un conjunto de datos donde los modos locales definen grupos.