Выберите утверждения, верные как для многомерного шкалирования, так и кластерного анализа.
🧠 Тематика вопроса:
Дисциплина посвящена изучению современных методов работы с информацией, включая сбор, очистку, визуализацию и анализ данных. В рамках курса рассматриваются статистические подходы, алгоритмы машинного обучения и инструменты для извлечения ценных insights. Студенты учатся применять полученные знания для решения практических задач в различных сферах, от маркетинга до научных исследований. Особое внимание уделяется развитию навыков критического мышления и принятия решений на основе данных. Программа также охватывает вопросы этики работы с информацией и защиты персональных данных.
Варианты ответа:
- Позволяет объединить признаки в группы
- Позволяет объединить объекты в группы
- Проводится анализ расстояния между объектами
- Основан на анализе коэффициентов корреляции между признаками
Ответ будет доступен после оплаты
📚 Похожие вопросы по этой дисциплине
- Выберите утверждения, верные как для многомерного шкалирования, так и факторного анализа.
- Укажите предпочтительное число латентных признаков в многомерном шкалировании:
- Соотнесите показатель и формулу его расчета:
- Соотнесите понятия и их определения:
- После применения логит-преобразования зависимая переменная в модели логистической регрессии принимает значения в интервале: