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HO - 35 Cuestionario sobre Clustering y K-Means

Total questions: 20

Worksheet time: 3mins

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Class
Date
1.

¿Qué librería se usa en Python para la manipulación de datos en DataFrames?

a)

matplotlib

b)

seaborn

c)

pandas

d)

numpy

2.

¿Cuál es la función principal del StandardScaler en el preprocesamiento?

a)

Crear clusters

b)

Normalizar datos

c)

Eliminar filas vacías

d)

Graficar resultados

3.

¿Qué mide la “inercia” en el método del codo?

a)

La media de los datos

b)

La suma de distancias cuadradas a los centroides

c)

El tamaño de cada cluster

d)

La desviación estándar

4.

¿Cuál es el objetivo del método del codo?

a)

Escoger el dataset

b)

Determinar el número óptimo de clusters

c)

Visualizar los resultados

d)

Normalizar las variables

5.

¿Qué dataset se utiliza en el ejemplo inicial del documento?

a)

Iris.csv

b)

Customers.csv

c)

Mall_Customers.csv

d)

Bank_Customers.csv

6.

¿Cuántos clusters se seleccionaron en el ejemplo con el método del codo?

a)

2

b)

3

c)

5

d)

7

7.

¿Qué color representa el Cluster 0 en la visualización?

a)

Verde

b)

Azul

c)

Rojo

d)

Naranja

8.

¿Qué caracteriza al Cluster 1 (verde)?

a)

Ingresos altos y bajo gasto

b)

Ingresos bajos y alto gasto

c)

Ingresos bajos y bajo gasto

d)

Ingresos altos y alto gasto

9.

¿Qué grupo representa a clientes con ingresos altos pero bajo gasto?

a)

Cluster 0

b)

Cluster 2

c)

Cluster 3

d)

Cluster 4

10.

¿Qué clientes se consideran ideales para campañas premium?

a)

Cluster 1

b)

Cluster 2

c)

Cluster 3

d)

Cluster 4

11.

¿Qué significa que los centroides estén representados con “X” negras en la gráfica?

a)

Valores máximos

b)

Puntos atípicos

c)

Promedio de cada grupo

d)

Datos sin cluster

12.

¿Qué tipo de estrategia sería más adecuada para el Cluster 4 (naranja)?

a)

Productos premium

b)

Ofertas de bajo costo

c)

Campañas de lujo

d)

Publicidad masiva

13.

¿Qué variable representa el ingreso anual en el dataset?

a)

Annual Income (k$)

b)

Spending Score (1-100)

c)

Purchases

d)

Balance

14.

¿Qué librería se utiliza en Python para aplicar el algoritmo K-Means?

a)

sklearn.cluster

b)

keras

c)

tensorflow

d)

pytorch

15.

¿Cuál es el rango del Spending Score en el dataset?

a)

0 a 50

b)

0 a 200

c)

1 a 100

d)

1 a 1000

16.

¿Qué se busca lograr al escalar las variables?

a)

Aumentar los ingresos

b)

Dar igual importancia a todas las variables

c)

Eliminar datos duplicados

d)

Cambiar los nombres de columnas

17.

¿Qué cluster describe a los clientes estándar con hábitos de gasto promedio?

a)

Cluster 0

b)

Cluster 1

c)

Cluster 2

d)

Cluster 3

18.

¿Qué grupo muestra clientes con ingresos bajos y gasto bajo?

a)

Cluster 1

b)

Cluster 2

c)

Cluster 3

d)

Cluster 4

19.

¿Qué técnica se utiliza para visualizar la disminución de la inercia con los clusters?

a)

Histograma

b)

Método del Codo

c)

Diagrama de caja

d)

Regresión lineal

20.

¿Qué análisis se pide en la evaluación final del documento?

a)

Predicción con regresión

b)

Clustering con K-Means sobre Balance y Purchases

c)

Clasificación con redes neuronales

d)

Árboles de decisión