गाइड से जुड़ी प्रश्नोत्तरी · मध्यम स्तर
के-मीन्स क्लस्टरिंग क्विज़
ठोस समूहीकरण उदाहरणों के साथ के-मीन्स असाइनमेंट, सेंट्रोइड अपडेट, जड़ता, आरंभीकरण और क्लस्टर-आकार की सीमाओं का अभ्यास करें।
प्रश्न 1 का 8
K-मीन्स में 'K' का तात्पर्य क्या है?
प्रत्येक प्रश्न का पूर्वावलोकन करें8 प्रश्न
जैसे ही आप प्रश्नोत्तरी लेते हैं उत्तर और स्पष्टीकरण दिखाई देते हैं।
- K-मीन्स में 'K' का तात्पर्य क्या है?
- आपके द्वारा पहले से चुने गए समूहों की संख्या
- डेटा बिंदुओं की संख्या
- प्रशिक्षण पुनरावृत्तियों की संख्या
- डेटासेट में सुविधाओं की संख्या
- के-मीन्स लूप में दोहराए जाने वाले दो चरण क्या हैं?
- क्लस्टर को विभाजित करें, फिर क्लस्टर को मर्ज करें
- निकटतम केन्द्रक को बिंदु निर्दिष्ट करें, फिर केन्द्रक को माध्य पर ले जाएँ
- डेटा को लेबल करें, फिर एक क्लासिफायरियर को प्रशिक्षित करें
- डेटा क्रमित करें, फिर आउटलेर्स हटाएँ
- K-मीन्स किस मात्रा को कम करने का प्रयास करता है?
- समूहों की संख्या
- केन्द्रक के बीच की दूरी
- क्लस्टर के भीतर वर्ग दूरी (जड़ता)
- सुविधाओं की संख्या
- K-मीन्स को 'अपर्यवेक्षित' एल्गोरिथम क्यों कहा जाता है?
- 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
- 'कोहनी विधि' आमतौर पर किसके लिए प्रयोग की जाती है?
- प्रशिक्षण में तेजी लाना
- K का अच्छा मान चुनना
- केन्द्रक प्रारम्भ करना
- डुप्लिकेट अंक हटाना
- के-मीन्स अलग-अलग रन पर अलग-अलग परिणाम क्यों दे सकते हैं?
- 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
- 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
- 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