16 Questions
¿Qué busca lograr un problema de clustering en un conjunto de datos?
Obtener grupos de objetos homogéneos entre sí y heterogéneos entre grupos.
¿En qué consiste la transformación de variables categóricas en el tratamiento de datos?
Convertirlas en variables binarias (presencia/ausencia) para cada modalidad.
¿Por qué es importante la elección del tipo de escala al tratar variables cuantitativas?
Para garantizar que las diferencias en magnitud no afecten negativamente al análisis.
¿Cuál es una aplicación práctica donde el clustering tiene un papel importante según el texto proporcionado?
Diagnóstico médico y análisis de ADN en biología computacional.
¿Cuál es el propósito principal de la estandarización en el contexto de las distancias en algoritmos de agrupamiento?
Evitar la influencia de la unidad de medida en la determinación de distancias.
¿Cuál es una característica común de los distintos tipos de distancias utilizadas en algoritmos de agrupamiento?
Permiten calcular disimilitudes entre elementos basados en diferentes criterios.
¿Qué método de clustering se basa en la conectividad y densidad de los datos?
Clustering de Conectividad Basada en Densidad
¿Cuál es el propósito del Algoritmo de k-medias en el contexto de clustering?
Encontrar grupos (clusters) en un conjunto de datos basados en características similares.
¿Cuál es una característica del algoritmo DBSCAN?
Identifica clústeres de forma arbitraria.
¿Qué caracteriza a los Mapas Auto-organizados de Kohonen?
Preservan propiedades topológicas usando una función de vecindad.
¿En qué consiste la técnica de Co-Clustering o Biclustering?
Agrupa simultáneamente las filas y columnas de una matriz.
¿Qué característica distingue a los mapas auto-organizados de otras redes neuronales artificiales?
No utilizan una función de vecindad para preservar la topología.
¿Qué decisión es crucial durante el flujo de trabajo de clustering en biclustering de expresión génica?
Elección del algoritmo de clustering
¿Qué métricas se utilizan para evaluar los agrupamientos en el biclustering de expresión génica?
Métricas de evaluación interna y externa
¿Qué busca una métrica de evaluación interna en el biclustering de expresión génica?
Similitud intra-cluster baja y extra-cluster alta
¿Cuál es el objetivo general perseguido por las técnicas de clustering en biclustering de expresión génica?
Identificar grupos compactos con alta similitud intra-clúster y baja similitud inter-clúster
Learn about DBSCAN, a density-based clustering method that identifies clusters based on dense regions of points separated by sparse regions. Useful for irregular-shaped clusters, intertwined clusters, or datasets with noise/outliers. Characteristics include arbitrary cluster identification, robustness to noise, and scalability.
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