El algoritmo de agrupamiento de K-mean ha agrupado las 8 observaciones dadas en 3 grupos después de la primera iteración de la siguiente manera:
C1: {(3,3), (5,5), (7,7)}
C2: {(0,6), (6,0), (3,0)}
C3: {(8,8) ,(4,4)}
¿Cuál será la distancia de Manhattan para la observación (4,4) desde el centroide del grupo C1 en la segunda iteración?
(A) 2
(B) √2
(C) 0
(D) 18
Respuesta: (A)
Explicación: la distancia de Manhattan captura la distancia entre dos puntos agregando la diferencia absoluta por pares entre cada variable, mientras que la distancia euclidiana captura lo mismo agregando la diferencia al cuadrado en cada variable.
Entonces, la nueva posición del centroide del clúster C1 después de la primera iteración será (13(3+5+7),13(3+5+7))=(5,5)
La distancia de Manhattan entre (4,4) y ( 5,5) es |4−5|+|4−5|=2
Respuesta: Opción A
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