1.
教師なし学習の結果として得られたクラスタを評価するために外部指標を使用する場合、適切な方法はどれですか？
2.
大規模な高次元データセットに対して、次元削減を行った後にクラスタリングを実施したい場合、適切な順序はどれですか？
3.
t-SNEやPCAを使った次元削減後に、データを視覚化し、クラスタの傾向が見られたとします。この視覚化結果を基にさらに分析を深めるために有効な方法はどれですか？
4.
K-meansクラスタリングの収束が遅い場合、どのような対策が適切ですか？
5.
教師なし学習における「非負行列因子分解（NMF）」の特徴として最も適切な説明はどれですか？
6.
次元削減手法の一つである「独立成分分析（ICA）」の特徴として最も適切なものはどれですか？
7.
教師なし学習における「クラスタリング」と「次元削減」の違いは何ですか？
8.
大規模なデータセットで次元削減を行い、重要な特徴のみを残して分析したい場合、最適な次元削減手法はどれですか？
9.
K-meansクラスタリングで、クラスタ数を指定する必要がある理由として正しいのはどれですか？
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異常検知でIsolation Forestを使用する際、正規化が重要となる理由は何ですか？
11.
教師なし学習で、異常検知を行う場合に適したアルゴリズムはどれですか？
12.
K-meansクラスタリングにおいて、各データポイントをクラスタに割り当てる基準は何ですか？
13.
次のうち、教師なし学習に分類される手法はどれですか？
14.
異常検知にIsolation Forestを適用した際、異常データが多く検出され、検出結果が多くの誤検知を含んでいることがわかりました。この問題を解決するために最も適切な対応はどれですか？
15.
階層型クラスタリングでは、クラスタリングの結果をどのように表現することができますか？
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ガウス混合モデル（GMM）がK-meansクラスタリングと異なる主な点はどれですか？
17.
教師なし学習で次元削減を行う際に、散布図を使って高次元データを2次元に投影する方法として正しいものはどれですか？
18.
教師なし学習において、ラベル付きデータが存在しないため、データのグループ分けに用いられる手法はどれですか？
19.
教師なし学習の代表的な手法である階層型クラスタリングでは、どのようにしてクラスタを形成しますか？
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次元削減の手法として、非線形な構造を保持するものはどれですか？
21.
教師なし学習において、クラスタリングアルゴリズムの評価指標として適切なものはどれですか？
22.
教師なし学習の目的として最も適切なものはどれですか？
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教師なし学習における「混合ガウスモデル（Gaussian Mixture Model; GMM）」は何に使われますか？
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教師なし学習における「エルボー法」の主な目的は何ですか？
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次のうち、教師なし学習でよく使用される次元削減の手法はどれですか？
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あるデータセットに対して異常検知を行う際、データ内のほとんどが正常であり、異常データは非常に少ない場合、適切なアプローチはどれですか？
