Clusteranalyse: Interaktive Lernquizze für Maschinelles Lernen

Question 1

Welcher der folgenden Algorithmen ist ein hierarchisches Clusterverfahren, das die nächstgelegenen Datenpunkte zu Clustern zusammenfasst?

Accepted Answer

Single-Linkage

Answer

k-Means

Answer

DBSCAN

Answer

EM-Algorithmus

Question 2

Die Clusteranalyse ist eine Methode des unüberwachten Lernens, die Folgendes beinhaltet:

Accepted Answer

Gruppierung von Datenpunkten

Answer

Vorhersage von Zielvariablen

Answer

Transformation von Daten in lineare Kombinationen

Answer

Reduzierung der Dimensionalität von Daten

Question 3

Welche Python-Bibliothek wird häufig für die Clusteranalyse verwendet?

Accepted Answer

scikit-learn

Answer

TensorFlow

Answer

PyTorch

Answer

Keras

Question 4

Wie wirken sich unterschiedliche Startwerte auf die Ergebnisse von partitionierenden Clustering-Algorithmen aus?

Accepted Answer

Sie können zu unterschiedlichen Clusterzuordnungen führen.

Answer

Sie haben keinen Einfluss auf die Ergebnisse.

Answer

Sie verbessern immer die Qualität des Clusterings.

Question 5

Welcher Ansatz zur Clusteranalyse ist partitionierend?

Accepted Answer

Iterative Optimierung

Answer

Hierarchische Aufteilung

Answer

Dichtebasierte Gruppierung

Answer

Objektive Funktion

Question 6

Welches Ähnlichkeitsmaß wird im k-Means-Algorithmus verwendet?

Accepted Answer

Euklidische Distanz

Answer

Manhattan-Distanz

Answer

Cosinus-Ähnlichkeit

Answer

Jaccard-Index

Question 7

Welche Anwendung der Clusteranalyse ist im medizinischen Bereich üblich?

Accepted Answer

Krankheitsdiagnose

Answer

Kunden-Segmentierung

Answer

Betrugserkennung

Answer

Empfehlungsmaschinen

Question 8

Wie unterscheiden sich harte und weiche Clusteranalysen?

Accepted Answer

Harte Clusteranalysen weisen jeden Datenpunkt einem einzigen Cluster zu, während weiche Clusteranalysen zulassen, dass Datenpunkte mehreren Clustern angehören.

Answer

Harte Clusteranalysen sind komplexer als weiche Clusteranalysen.

Answer

Weiche Clusteranalysen sind besser für große Datensätze geeignet.

Answer

Harte Clusteranalysen liefern immer bessere Ergebnisse als weiche Clusteranalysen.

Question 9

Welcher der folgenden Algorithmen ist ein hierarchisches Clusteranalyse-Verfahren?

Accepted Answer

Single Linkage

Answer

K-Means

Answer

DBSCAN

Answer

Silhouettenkoeffizient

Question 10

Welcher Algorithmus zur Clusteranalyse erzeugt eine hierarchische Darstellung der Datenpunkte, indem er sie iterativ zusammenführt?

Accepted Answer

Agglomeratives hierarchisches Clustering

Answer

K-Means

Answer

DBSCAN

Answer

Partitions-Clustering

Question 11

Welche der folgenden Aussagen zur Clusteranalyse ist korrekt?

Accepted Answer

Clusteranalyse kann zur Identifizierung anomaler Datenpunkte verwendet werden.

Answer

Clusteranalyse ist nur für numerische Daten geeignet.

Answer

Clusteranalyse erfordert immer eine vordefinierte Anzahl von Clustern.

Answer

Keine der oben genannten

Question 12

Welches der folgenden Ziele ist bei der Clusteranalyse nicht relevant?

Accepted Answer

Vorhersage zukünftiger Datenpunkte

Answer

Gruppierung ähnlicher Datenpunkte

Answer

Reduzierung der Datenkomplexität

Answer

Erkennung von Mustern in Daten

Question 13

Welcher der folgenden Algorithmen ist ein hierarchischer Clusteralgorithmus?

Accepted Answer

Single-Linkage

Answer

K-Means

Answer

DBSCAN

Answer

Spectral Clustering

Question 14

Welches Maß wird in der Single-Linkage-Methode verwendet, um die Ähnlichkeit zwischen Clustern zu berechnen?

Accepted Answer

Minimum der Ähnlichkeiten zwischen allen Datenpunkten in den Clustern

Answer

Maximum der Ähnlichkeiten zwischen allen Datenpunkten in den Clustern

Answer

Euklidische Distanz zwischen den Clusterzentren

Answer

Durchschnitt der Ähnlichkeiten zwischen allen Datenpunkten in den Clustern

Question 15

Welcher der folgenden Algorithmen ist ein partitionierender Clusteralgorithmus?

Accepted Answer

K-Means

Answer

Agglomerative Hierarchical

Answer

DBSCAN

Answer

Spectral Clustering

Question 16

Welches Kriterium wird im K-Means-Algorithmus verwendet, um die Clusterzuordnung von Datenpunkten zu optimieren?

Accepted Answer

Minimierung der Summe der quadrierten Abstände zum Clusterzentrum

Answer

Maximierung der Summe der Ähnlichkeiten zwischen Datenpunkten im Cluster

Answer

Minimierung der Anzahl der Datenpunkte pro Cluster

Answer

Maximierung der Distanz zwischen den Clustern

Question 17

Welcher Algorithmus kann Cluster in Daten mit beliebiger Form erkennen?

Accepted Answer

DBSCAN

Answer

K-Means

Answer

Agglomerative Hierarchical

Answer

Single-Linkage

Question 18

Welche der folgenden Faktoren beeinflussen die Auswahl einer geeigneten Clusteranalysemethode?

Accepted Answer

Art der Daten, Zielsetzung der Analyse und Rechenressourcen

Answer

Nur die Zielsetzung der Analyse

Answer

Nur die Art der Daten

Question 19

Welcher der folgenden Metriken kann zur Bewertung der Qualität einer Clusteranalyse verwendet werden?

Accepted Answer

Silhouette-Koeffizient

Answer

Präzision

Answer

Genauigkeit

Answer

F1-Score

Question 20

Was ist der Hauptvorteil der Verwendung unüberwachter Lernverfahren wie der Clusteranalyse?

Accepted Answer

Keine Notwendigkeit für markierte Daten

Answer

Bessere Interpretierbarkeit

Answer

Schnellere Trainingszeit

Answer

Höhere Genauigkeit

Question 21

Welche der folgenden Aussagen über die Clusteranalyse ist FALSCH?

Accepted Answer

Die Clusteranalyse garantiert immer, dass die gefundenen Cluster sinnvoll sind.

Answer

Die Clusteranalyse ist ein iterativer Prozess.

Answer

Die Clusteranalyse kann verwendet werden, um Daten mit hoher Dimensionalität zu verarbeiten.

Question 22

Welcher hierarchische Clusteralgorithmus erstellt eine binäre Baumstruktur, indem er Datenpunkte paarweise mit der minimalen Distanz zusammenführt?

Accepted Answer

Single-Linkage

Answer

Ward's Methode

Answer

Average-Linkage

Question 23

Welcher partitionierende Clusteralgorithmus weist Datenpunkte iterativ Clustern zu, indem er einen Schwerpunkt für jeden Cluster berechnet und die Distanz zu den Schwerpunkten minimiert?

Accepted Answer

k-Means

Answer

k-Medoids

Answer

OPTICS

Answer

DBSCAN

Question 24

Welches der folgenden Verfahren kann zur Bestimmung der optimalen Anzahl von Clustern in einem Datensatz verwendet werden, indem es den Punkt mit dem größten Abstand zur vorherigen Linie identifiziert?

Accepted Answer

Elbow-Methode

Answer

Davies-Bouldin-Index

Answer

Silhouette-Methode

Answer

Calinski-Harabasz-Index

Question 25

Welche Anwendung der Clusteranalyse besteht darin, Transaktionen zu identifizieren, die sich signifikant von typischen Transaktionsmustern unterscheiden?

Accepted Answer

Anomalieerkennung

Answer

Kundensegmentierung

Answer

Bildverarbeitung

Answer

Natural Language Processing

Question 26

Welche Technik kann verwendet werden, um die Ergebnisse hierarchischer Clusteralgorithmen visuell darzustellen, indem eine Baumstruktur mit den fusionierten Datenpunkten angezeigt wird?

Accepted Answer

Dendrogramm

Answer

Scatterplot

Answer

Boxplot

Answer

Heatmap

Question 27

Welcher Parameter muss bei der Verwendung des k-Means-Algorithmus festgelegt werden, um die Anzahl der zu erstellenden Cluster zu bestimmen?

Accepted Answer

Anzahl der Cluster

Answer

Initialisierungspunkte

Answer

Maximaler Abstand zum Schwerpunkt

Answer

Distanzmetrik

Question 28

Welches der folgenden Kriterien ist nicht geeignet, um die Qualität eines Clusterings zu bewerten?

Accepted Answer

Geschwindigkeit des Algorithmus

Answer

Silhouette-Koeffizient

Answer

Davies-Bouldin-Index

Answer

Calinski-Harabasz-Index

Question 29

Welche der folgenden Techniken kann verwendet werden, um die Robustheit eines Clusterings gegenüber Rauschen zu verbessern, indem Wörter auf ihre Wortstämme reduziert werden?

Accepted Answer

Stemming

Answer

Normalisierung

Answer

Transformation

Answer

Discretization

Question 30

Welcher Clusteranalyse-Algorithmus erzeugt eine hierarchische Struktur aus Clustern, indem er Datenpunkte iterativ zusammenführt oder aufteilt?

Accepted Answer

Hierarchisch-agglomeratives Clustering

Answer

DBSCAN

Answer

K-Means-Clustering

Answer

Spectral Clustering

Question 31

Welche Metrik wird häufig zur Messung des Abstands zwischen Datenpunkten in der Clusteranalyse verwendet, insbesondere bei numerischen Daten?

Accepted Answer

Euklidischer Abstand

Answer

Mahalanobis-Abstand

Answer

Jaccard-Index

Answer

Cosinus-Ähnlichkeit

Question 32

Welcher Vorteil wird häufig mit partitionierenden Clusteranalyse-Algorithmen in Verbindung gebracht?

Accepted Answer

Effizienz bei großen Datensätzen, da sie die Datenpunkte nur einmal zuordnen

Answer

Fähigkeit zur Handhabung unstrukturierter Daten

Answer

Robustheit gegenüber Ausreißern

Answer

Erzeugung hierarchischer Strukturen

Question 33

Welcher Algorithmus kann zum Clustering von Datenpunkten verwendet werden, die in einem mehrdimensionalen Raum verteilt sind, indem er die Ähnlichkeiten zwischen ihnen grafisch darstellt?

Accepted Answer

Spectral Clustering

Answer

K-Means-Clustering

Answer

DBSCAN

Answer

Ward's Methode

Question 34

Nennen Sie eine häufige Anwendung der Clusteranalyse im Bereich des Marketings.

Accepted Answer

Kundensegmentierung, um Kunden basierend auf ihren Merkmalen in Gruppen zu unterteilen

Answer

Medizinische Diagnose

Answer

Betrugserkennung

Answer

Bilderkennung

Question 35

Welches Kriterium wird verwendet, um die optimale Anzahl von Clustern in einem hierarchischen Cluster-Baum zu bestimmen, indem es die Veränderungen im Abstand zwischen den Clustern während des Clustering-Prozesses darstellt?

Accepted Answer

Dendrogramm

Answer

Davies-Bouldin-Index

Answer

Silhouettenkoeffizient

Answer

Calinski-Harabasz-Index

Question 36

Welche Aussage über DBSCAN ist richtig?

Accepted Answer

DBSCAN kann Cluster mit beliebiger Form erkennen, da es nicht von der Angabe einer festen Anzahl von Clustern abhängig ist

Answer

Erfordert die Angabe der Anzahl der Cluster

Answer

Ist empfindlich gegenüber Ausreißern

Answer

Kann nur binäre Daten verarbeiten

Question 37

Welches Problem kann bei der Clusteranalyse auftreten, wenn die Daten stark verzerrt sind, sodass einige Merkmale einen unverhältnismäßig großen Einfluss auf die Clusterbildung haben?

Accepted Answer

Falsche Clusterbildung, da die verzerrten Merkmale die Ähnlichkeitsbeziehungen zwischen den Datenpunkten verzerren können

Answer

Unteranpassung

Answer

Überanpassung

Question 38

Nennen Sie eine Methode zur Bewertung der Güte einer Clusteranalyse, die misst, wie gut jeder Datenpunkt seinem zugewiesenen Cluster zugeordnet ist.

Accepted Answer

Silhouettenkoeffizient

Answer

Precision

Answer

Mean Squared Error

Answer

Accuracy

Question 39

Welcher der folgenden Verfahren ist ein hierarchischer Clusteralgorithmus, der die Ward-Linkage-Methode verwendet?

Accepted Answer

Agglomerative Nesting

Answer

DBSCAN

Answer

K-Means

Answer

Birch

Question 40

Welches Maß berechnet die Varianz der Datenpunkte innerhalb eines Clusters?

Accepted Answer

Intraklassen-Varianz

Answer

Euklidische Distanz

Answer

Mahalanobis-Distanz

Answer

Interklassen-Varianz

Question 41

Welcher Algorithmus eignet sich am besten für die Erkennung von Clustern in Daten mit hoher Dimensionalität?

Accepted Answer

Birch

Answer

K-Means

Answer

DBSCAN

Answer

Agglomerative Nesting

Question 42

Was ist das primäre Ziel der Clusteranalyse im Kontext des unüberwachten Lernens?

Accepted Answer

Datenpunkte in Gruppen mit ähnlichen Eigenschaften zu organisieren

Answer

Vorhersagen über zukünftige Ereignisse zu treffen

Answer

Muster in Daten zu identifizieren

Question 43

Welches Diagramm wird verwendet, um die hierarchische Struktur von Clustern in der Clusteranalyse darzustellen?

Accepted Answer

Dendrogramm

Answer

Balkendiagramm

Answer

Streudiagramm

Question 44

Wie können Ausreißer die Ergebnisse der Clusteranalyse beeinflussen?

Accepted Answer

Sie können die Clusterzugehörigkeit beeinträchtigen

Answer

Sie können neue Cluster aufdecken

Answer

Sie verbessern die Qualität der Cluster

Answer

Sie haben keinen Einfluss auf die Clusteranalyse

Question 45

Welcher der folgenden Algorithmen ist ein partitionierender Clustering-Algorithmus, der die Datenpunkte iterativ in eine vorgegebene Anzahl von Clustern aufteilt?

Accepted Answer

K-Means

Answer

Complete-Linkage

Answer

Fuzzy C-Means

Answer

Agglomeratives Clustering

Question 46

Welches der folgenden Softwareframeworks bietet eine umfangreiche Sammlung von Implementierungen für verschiedene Clustering-Algorithmen?

Accepted Answer

Scikit-learn

Answer

PyTorch

Answer

TensorFlow

Answer

Jupyter Notebook

Question 47

Welche Herausforderung stellt sich bei der Clusteranalyse, da die Ergebnisse von der gewählten Metrik zur Berechnung von Ähnlichkeiten oder Entfernungen zwischen Datenpunkten abhängen?

Accepted Answer

Abhängigkeit von der Wahl der Distanzmetrik

Answer

Anwendbar auf alle Arten von Daten

Answer

Immer optimale Ergebnisse garantieren

Answer

Einfach zu interpretierende Ergebnisse

Question 48

Welche Art von Clusteranalysealgorithmus eignet sich am besten zur Identifizierung von Clustern mit unregelmäßigen Formen und ohne die Annahme einer bestimmten Anzahl von Clustern?

Accepted Answer

DBSCAN

Answer

Hierarchische Clusteranalyse

Answer

K-Means

Answer

Spektrale Clusteranalyse

Question 49

Welcher Parameter des K-Means-Algorithmus steuert die Anzahl der erzeugten Cluster und damit die Granularität der Clusterung?

Accepted Answer

Anzahl der Cluster

Answer

Initialisierungsmethode

Answer

Abstandsmetrik

Question 50

Welche Technik kann eingesetzt werden, um die Stabilität der durch einen Clusteralgorithmus erzeugten Cluster zu bewerten, indem zufällige Untermengen der Daten mehrfach neu gruppiert werden?

Accepted Answer

Bootstrap-Resampling

Answer

Kreuzvalidierung

Answer

Permutationsanalyse

Answer

Sensitivitätsanalyse

Question 51

In welchem Bereich findet die Clusteranalyse häufig Anwendung, um Kundengruppen mit ähnlichen Interessen oder Verhaltensmustern zu identifizieren?

Accepted Answer

Marketing

Answer

Finanzwesen

Answer

Bildung

Answer

Medizin

Question 52

Welches Verfahren wird als hierarchische Clusteranalysemethode bezeichnet, bei der der Abstand zwischen zwei Clustern als kürzester Abstand zwischen zwei beliebigen ihrer Mitglieder definiert wird?

Accepted Answer

Single-Linkage-Methode

Answer

K-Means-Algorithmus

Answer

Spektraler Clustering

Answer

DBSCAN

Question 53

Welches Maß wird im Ward-Verfahren zur Bestimmung der Clusterdistanz verwendet?

Accepted Answer

Inkrementelle Varianz

Answer

Mahalanobis-Distanz

Answer

Jensen-Shannon-Divergenz

Answer

Euklidische Distanz

Question 54

Welcher Partitionierungsalgorithmus ist am anfälligsten für die Wahl der initialen Clusterzentren?

Accepted Answer

K-Means-Algorithmus

Answer

K-Medoids-Algorithmus

Answer

Fuzzy-C-Means-Algorithmus

Answer

Agglomeratives Clustering

Question 55

Welche praktische Anwendung der Clusteranalyse ist für die Segmentierung von Kunden relevant?

Accepted Answer

Marktsegmentierung

Answer

Zeitreihenanalyse

Answer

Bioinformatik

Answer

Bildverarbeitung

Question 56

Welches Verfahren visualisiert Cluster hierarchisch?

Accepted Answer

Dendrogramm

Answer

Scatterplot

Answer

Scatterplot-Matrix

Answer

Wärmekarte

Question 57

Welcher Clusteralgorithmus beruht auf der iterativen Neuzuweisung von Datenpunkten?

Accepted Answer

K-Means-Algorithmus

Answer

Ward-Verfahren

Answer

Single-Linkage-Methode

Answer

DBSCAN

Question 58

Welcher Algorithmus kann verwendet werden, um Ausreißer in Daten zu erkennen?

Accepted Answer

DBSCAN

Answer

Agglomeratives Clustering

Answer

K-Means-Algorithmus

Answer

Spektraler Clustering

Question 59

Welches Verfahren der Clusteranalyse bildet eine hierarchische Baumstruktur aus den Datenpunkten?

Accepted Answer

Hierarchische Agglomeration

Answer

Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise (DBSCAN)

Answer

k-Means

Answer

Partitioning Around Medoids (PAM)

Question 60

Welcher Clusteralgorithmus nutzt die Dichteverteilung der Daten, um Cluster zu identifizieren?

Accepted Answer

DBSCAN

Answer

k-Means

Answer

PAM

Answer

Hierarchische Agglomeration

Question 61

In welcher Phase des Clusteranalyseprozesses werden Datenpunkte den ermittelten Clustern zugeordnet?

Accepted Answer

Clusterzuweisung

Answer

Clusterevaluation

Answer

Clusterextraktion

Answer

Datenvorverarbeitung

Question 62

Welches Clusteranalyse-Verfahren ist besonders empfindlich gegenüber Ausreißern in den Daten?

Accepted Answer

k-Means

Answer

DBSCAN

Answer

Hierarchische Agglomeration

Question 63

Welches Diagramm wird verwendet, um die hierarchische Struktur der Cluster in der hierarchischen Clusteranalyse darzustellen?

Accepted Answer

Dendrogramm

Answer

Liniendiagramm

Answer

Heatmap

Answer

Punktwolkendiagramm

Question 64

In welchem Anwendungsbereich wird Clusteranalyse häufig zur Segmentierung von Kunden eingesetzt?

Accepted Answer

Marketing

Answer

Finanzwesen

Answer

Bildung

Answer

Medizin