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Questions and Answers
¿Qué busca lograr un problema de clustering en un conjunto de datos?
¿Qué busca lograr un problema de clustering en un conjunto de datos?
- Obtener grupos de objetos homogéneos entre sí y heterogéneos entre grupos. (correct)
- Agrupar objetos con características similares para simplificar el análisis de datos.
- Crear grupos con la máxima variabilidad posible entre sus miembros.
- Maximizar la variabilidad dentro de los grupos y minimizar la variabilidad entre los grupos.
¿En qué consiste la transformación de variables categóricas en el tratamiento de datos?
¿En qué consiste la transformación de variables categóricas en el tratamiento de datos?
- Mantenerlas tal como están para preservar la información original.
- Eliminarlas del conjunto de datos por ser irrelevantes para el clustering.
- Transformarlas en variables numéricas continuas para mejorar la precisión del clustering.
- Convertirlas en variables binarias (presencia/ausencia) para cada modalidad. (correct)
¿Por qué es importante la elección del tipo de escala al tratar variables cuantitativas?
¿Por qué es importante la elección del tipo de escala al tratar variables cuantitativas?
- Para determinar cuántos grupos se formarán en el clustering.
- Porque las variables cuantitativas no requieren transformación previa.
- Para asegurar que la variabilidad dentro de los grupos sea mínima.
- Para garantizar que las diferencias en magnitud no afecten negativamente al análisis. (correct)
¿Cuál es una aplicación práctica donde el clustering tiene un papel importante según el texto proporcionado?
¿Cuál es una aplicación práctica donde el clustering tiene un papel importante según el texto proporcionado?
¿Cuál es el propósito principal de la estandarización en el contexto de las distancias en algoritmos de agrupamiento?
¿Cuál es el propósito principal de la estandarización en el contexto de las distancias en algoritmos de agrupamiento?
¿Cuál es una característica común de los distintos tipos de distancias utilizadas en algoritmos de agrupamiento?
¿Cuál es una característica común de los distintos tipos de distancias utilizadas en algoritmos de agrupamiento?
¿Qué método de clustering se basa en la conectividad y densidad de los datos?
¿Qué método de clustering se basa en la conectividad y densidad de los datos?
¿Cuál es el propósito del Algoritmo de k-medias en el contexto de clustering?
¿Cuál es el propósito del Algoritmo de k-medias en el contexto de clustering?
¿Cuál es una característica del algoritmo DBSCAN?
¿Cuál es una característica del algoritmo DBSCAN?
¿Qué caracteriza a los Mapas Auto-organizados de Kohonen?
¿Qué caracteriza a los Mapas Auto-organizados de Kohonen?
¿En qué consiste la técnica de Co-Clustering o Biclustering?
¿En qué consiste la técnica de Co-Clustering o Biclustering?
¿Qué característica distingue a los mapas auto-organizados de otras redes neuronales artificiales?
¿Qué característica distingue a los mapas auto-organizados de otras redes neuronales artificiales?
¿Qué decisión es crucial durante el flujo de trabajo de clustering en biclustering de expresión génica?
¿Qué decisión es crucial durante el flujo de trabajo de clustering en biclustering de expresión génica?
¿Qué métricas se utilizan para evaluar los agrupamientos en el biclustering de expresión génica?
¿Qué métricas se utilizan para evaluar los agrupamientos en el biclustering de expresión génica?
¿Qué busca una métrica de evaluación interna en el biclustering de expresión génica?
¿Qué busca una métrica de evaluación interna en el biclustering de expresión génica?
¿Cuál es el objetivo general perseguido por las técnicas de clustering en biclustering de expresión génica?
¿Cuál es el objetivo general perseguido por las técnicas de clustering en biclustering de expresión génica?
