Relacionar Columnas IC - Preguntas (30 a 45) Versión en línea IC-Preguntas por Frank27 1 K-means 2 Metodos para validar predictores 3 Problemas cuando los conjunto de datos son muy diferentes 4 Error cuadratico medio 5 Red Neuronal 6 Información mutua 7 Outlier 8 Neurona 9 Capas de neuronas 10 Completeness Score 11 Centroide 12 Algoritmos jerarquicos 13 Algoritmos probabilisticos 14 Homogeneidad medida 15 Perceptrón División de las redes neuronales en subgrupos que pueden funcionar independientemente 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 Nodo a traves del cual fluyen datos y computos para un algoritmo de Inteligencia Artificial 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 Representa la diferencia entre lo obtenido y lo que deberia dar Elemento que asegura que todos los puntos pertecen a la misma clase Calcula la probabilidad de ser parte de un cluster , siendo el mas eficiente a cambio de un alto costo computacional La nube de datos tiene forma Los datos tienen ruido La densidad de los datos es distinta Interrelació de perceptrones o neuronas individuales que simula el proceso de sinapsis neuronal Codo Silouttes Modelo inicial de una neurona , unidad basica de que tiene entradas y salidas Dato que no esta entre el conjunto de datos o muy disperso del conjunto Todos los cluster tiene puntos en una sola clase 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 Los datos se divide en estructuras de dendogramas (Estructura de arbol)
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