NEW
Font size
WorksheetsМетоды кластеризации
Total questions: 15
Worksheet time: 8mins
Кластерлеу әдістері не үшін қолданылады?
Деректерді топтарға бөлу үшін.
Деректерді сақтау үшін
Деректерді жою үшін
Деректерді шифрлау үшін
Кластерлеуді қандай жағдайда қолдану тиімді?
Деректердің табиғи топтарын анықтау үшін.
Деректерді сақтау үшін
Деректерді визуализациялау үшін
Деректерді тексеру үшін
Rand индексі не үшін қолданылады?
Кластарды бөлу немесе классификациялау үшін.
Модельдің тиімділігін бағалау үшін
Деректерді визуализациялау үшін
Кластарды біріктіру үшін
Adjusted Rand индексінің ерекшелігі неде?
Adjusted Rand индексі кластерлеу нәтижелерін тек визуалды түрде бағалайды
Adjusted Rand индексінің ерекшелігі - кездейсоқтықты ескере отырып, кластерлеу нәтижелерінің дәлдігін бағалау.
Adjusted Rand индексі тек бір кластерлеу әдісіне тән
Adjusted Rand индексі тек кластерлердің санын ғана бағалайды
Jaccard коэффициенті қандай көрсеткішті өлшейді?
Екі жиынның айырмасын өлшейді
Екі жиынның элементтерін санайды
Екі жиынның ұқсастығын өлшейді.
Екі жиынның көлемін өлшейді
Кластерлеу нәтижелерін бағалау үшін қандай әдіс қолданылады?
Машиналық оқыту әдістері
Кластерлеу алгоритмдері
Силуэт коэффициенті.
Деректерді жинау
Деректерді топтастыру кезінде қандай факторларды ескеру қажет?
Деректердің тек саны
Деректердің түрі, көлемі, құрылымы, байланыстары, мақсаттары, топтастыру критерийлері.
Деректердің тек форматы
Деректердің тек визуализациясы
Кластерлеу әдістерінің қандай түрлері бар?
K-nearest neighbors
Random Forests
K-means, Иерархиялық кластерлеу, DBSCAN, Gaussian Mixture Models.
Support Vector Machines
Кластерлеу нәтижелерін визуалдау үшін қандай құралдар пайдаланылады?
Google Docs
PowerPoint
Excel
Matplotlib, Seaborn, Plotly, Tableau, D3.js.
Кластерлеу кезінде деректердің алдын ала өңделуі не үшін қажет?
Деректерді жою үшін
Кластерлеу алгоритмдерін таңдау үшін
Деректерді тексеру үшін
Деректердің сапасын арттыру және кластерлеу алгоритмдерінің тиімділігін қамтамасыз ету үшін.
Кластерлеу әдістерінің артықшылықтары мен кемшіліктері қандай?
Кластерлеу әдістері деректерді автоматты түрде жояды
Кластерлеу әдістерінің артықшылықтары: деректерді визуализациялау, топтар арасындағы байланыстарды анықтау, жаңа ақпаратты ашу. Кемшіліктері: деректердің сапасына тәуелділік, кластерлердің алдын ала белгіленуі, алгоритмдерге тәуелділік.
Кластерлеу әдістері тек бір ғана кластерді анықтайды
Кластерлеу әдістері тек сандық деректермен жұмыс істейді
Кластерлеу нәтижелерін интерпретациялау кезінде қандай қиындықтар туындайды?
Кластерлеу алгоритмдерінің жылдамдығы мен тиімділігі
Деректердің біртектілігі мен тұрақтылығы
Кластерлердің саны мен құрылымын анықтау, кластерлердің мағынасын түсіну, деректердің әртүрлілігі мен шуылдары.
Кластерлердің саны мен құрылымын анықтау қиын емес
Кластерлеу әдістерін қолдану салалары қандай?
Дизайн, музыка, спорт, әдебиет, тарих
Астрономия, физика, химия, геология, экология
Маркетинг, биоинформатика, әлеуметтік желілер, қаржы, білім беру.
Саясат, философия, психология, медицина, инженерия
Кластерлеу нәтижелерін салыстыру үшін қандай метрикалар пайдаланылады?
Кластерлердің географиялық орналасуы
Кластерлердің орташа көлемі
Силуэт коэффициенті, Дэвис-Боулдин индексі, Кластерлік сапа индексі.
Кластерлік орталықтар саны
Кластерлеу әдістерінің тиімділігін қалай бағалауға болады?
Кластерлеу әдістерінің тиімділігін кластерлердің ішіндегі ұқсастық пен арасындағы айырмашылықты бағалау арқылы анықтауға болады.
Кластерлеу әдістерінің тиімділігі тек уақытқа байланысты
Кластерлеу әдістері тек сандық деректермен жұмыс істейді
Кластерлеу әдістері тек бір кластерді ғана анықтайды
