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