NEW
Font size
Worksheetsлекция 2025
Total questions: 20
Worksheet time: 10mins
Что такое кластеризация?
A) Метод обучения с учителем
B) Метод обучения без учителя
C) Метод анализа ошибок
D) Метод прогнозирования
Главная цель кластеризации:
A) Повысить точность модели
B) Найти закономерности и сгруппировать схожие объекты
C) Уменьшить количество данных
D) Сделать визуализацию
Кластеризация используется, когда:
A) У нас есть метки классов
B) Мы знаем ответы заранее
C) Метки классов отсутствуют
D) Алгоритм не требует данных
Что означает “обучение без учителя”?
A) Алгоритм учится на заранее размеченных данных
B) Алгоритм работает без примеров правильных ответов
C) Алгоритм создаёт нейросеть
D) Алгоритм прогнозирует значения
Пример использования кластеризации в маркетинге:
A) Определение точности модели
B) Сегментация клиентов по поведению
C) Расчёт прибыли компании
D) Увеличение числа кластеров
Какая сфера НЕ относится к применению кластеризации?
A) Медицина
B) Финансы
C) Компьютерное зрение
D) Перевод текстов
Пример из жизни, где используется кластеризация:
A) Spotify рекомендует музыку
B) Калькулятор выполняет вычисления
C) Excel сортирует таблицу
D) Браузер открывает вкладки
Что делает кластеризация в IT-проектах?
A) Удаляет ненужные файлы
B) Делит данные на группы по схожести
C) Меняет структуру программы
Кластеризация помогает при анализе:
A) Логов пользователей
B) Архитектуры процессора
C) Цвета интерфейса
D) Версии браузера
Что такое валидация кластеров?
A) Измерение размера данных
B) Оценка качества кластеризации
C) Создание новых кластеров
D) Изменение признаков
Главная цель валидации:
A) Найти новые кластеры
B) Проверить качество разделения и плотность групп
C) Сократить размер данных
D) Ускорить алгоритм
Тип валидации, применяемый без меток:
A) Внутренняя
B) Внешняя
C) Относительная
C) Относительная
Тип валидации, который использует известные метки:
A) Внутренняя
B) Внешняя
C) Относительная
D) Ручная
Тип валидации, который сравнивает разные методы кластеризации:
A) Внутренняя
B) Внешняя
C) Относительная
D) Итоговая
Что измеряет индекс Силуэта?
A) Разницу между обучающими и тестовыми данными
B) Сходство внутри кластеров и различие между ними
C) Количество признаков
C) Количество признаков
Какое значение индекса Силуэта говорит о хорошем разделении?
A) Близкое к –1
B) Близкое к 0
C) Близкое к 1
D) Близкое к 10
Что показывает индекс Дэвиса–Болдина?
A) Соотношение размера кластера к расстоянию между центрами
B) Количество меток
C) Среднее значение признаков
D) Размер базы данных
Чем меньше значение индекса Дэвиса–Болдина, тем:
A) Хуже качество кластеров
B) Лучше качество кластеров
C) Больше кластеры
D) Меньше данных
Какой метод помогает определить оптимальное число кластеров?
A) Метод локтя
B) Метод потерь
C) Метод корреляции
D) Метод нормализации
Зачем нужна валидация при работе с кластеризацией?
A) Чтобы проверить корректность результата
B) Чтобы удалить шум
C) Чтобы увеличить размер данных
D) Чтобы ускорить обучение
