DBSCAN Density-Based Clustering Method

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¿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?

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?

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?

Diagnóstico médico y análisis de ADN en biología computacional. Signup and view all the answers

¿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. Signup and view all the answers

¿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. Signup and view all the answers

¿Qué método de clustering se basa en la conectividad y densidad de los datos?

Clustering de Conectividad Basada en Densidad Signup and view all the answers

¿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. Signup and view all the answers

¿Cuál es una característica del algoritmo DBSCAN?

Identifica clústeres de forma arbitraria. Signup and view all the answers

¿Qué caracteriza a los Mapas Auto-organizados de Kohonen?

Preservan propiedades topológicas usando una función de vecindad. Signup and view all the answers

¿En qué consiste la técnica de Co-Clustering o Biclustering?

Agrupa simultáneamente las filas y columnas de una matriz. Signup and view all the answers

¿Qué característica distingue a los mapas auto-organizados de otras redes neuronales artificiales?

No utilizan una función de vecindad para preservar la topología. Signup and view all the answers

¿Qué decisión es crucial durante el flujo de trabajo de clustering en biclustering de expresión génica?

Elección del algoritmo de clustering Signup and view all the answers

¿Qué métricas se utilizan para evaluar los agrupamientos en el biclustering de expresión génica?

Métricas de evaluación interna y externa Signup and view all the answers

¿Qué busca una métrica de evaluación interna en el biclustering de expresión génica?

Similitud intra-cluster baja y extra-cluster alta Signup and view all the answers

¿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 Signup and view all the answers