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