Relier Pairs IC - Preguntas (30 a 45) Version en ligne IC-Preguntas par Frank27 1 K-means 2 Perceptrón 3 Neurona 4 Información mutua 5 Red Neuronal 6 Completeness Score 7 Homogeneidad medida 8 Problemas cuando los conjunto de datos son muy diferentes 9 Centroide 10 Outlier 11 Metodos para validar predictores 12 Algoritmos jerarquicos 13 Algoritmos probabilisticos 14 Error cuadratico medio 15 Capas de neuronas Dato que no esta entre el conjunto de datos o muy disperso del conjunto La completitud de un cluster indica que el otro tambien lo está , se reduce la incertidumbre de otro cluster y se genera fiabilidad de los datos en ambos cluster Interrelació de perceptrones o neuronas individuales que simula el proceso de sinapsis neuronal Elemento que asegura que todos los puntos pertecen a la misma clase Algoritmo de clasificación no supervisada que agrupa objetos basadose en sus caracteristicas , minimizando la suma de distancias entre cada objeto y el centroide de su grupo o cluster La nube de datos tiene forma Los datos tienen ruido La densidad de los datos es distinta División de las redes neuronales en subgrupos que pueden funcionar independientemente Codo Silouttes Calcula la probabilidad de ser parte de un cluster , siendo el mas eficiente a cambio de un alto costo computacional Representa la diferencia entre lo obtenido y lo que deberia dar Modelo inicial de una neurona , unidad basica de que tiene entradas y salidas Punto donde se produce la intersección de las medianas que forman parte de un cluster , dato que representa a la clase o conjunto que representa Los datos se divide en estructuras de dendogramas (Estructura de arbol) Todos los cluster tiene puntos en una sola clase Nodo a traves del cual fluyen datos y computos para un algoritmo de Inteligencia Artificial
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