K-means ใช้รายได้หน่วยแสนร่วมกับจำนวนครั้งใช้บริการหน่วยหลักหน่วย ข้อกังวลใดสำคัญที่สุด

เพิ่มจำนวนคลัสเตอร์สามารถชดเชยความต่างของหน่วยได้โดยไม่ต้องปรับข้อมูล
ฟีเจอร์สเกลใหญ่อาจครอบงำระยะทาง จึงต้องพิจารณา scaling และความหมาย
ควร scale เฉพาะฟีเจอร์ที่มีค่าตัวเลขเล็กกว่า เพื่อให้มีน้ำหนักมากขึ้น
เลือกค่า k จาก silhouette สูงสุดได้เลย แม้ยังไม่ได้ตรวจผลของสเกล

เฉลยอธิบาย

Clustering: K-means and silhouette evaluation สนับสนุนหลักว่า การเลือกและประเมินคลัสเตอร์ต้องพิจารณาระยะทาง การปรับสเกล คุณภาพการแบ่งกลุ่ม และความหมายต่อการใช้งาน ดังนั้นคำตอบที่ตรงที่สุดคือ “ฟีเจอร์สเกลใหญ่อาจครอบงำระยะทาง จึงต้องพิจารณา scaling และความหมาย”

ข้อสอบอื่นในวิชาวิทยาการข้อมูล (Data Science)

ดูข้อสอบวิชานี้ทั้งหมด →