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Muft Shiksha™ एक 100% Free Education Portal है 🇮🇳, जिसका उद्देश्य Class 9–12 के हर विद्यार्थी तक High-Quality Education को पूरी तरह मुफ्त पहुँचाना है। 🇮🇳 हम मानते हैं कि अच्छी शिक्षा किसी student की आर्थिक स्थिति पर निर्भर नहीं होनी चाहिए। 🇮🇳 हर विद्यार्थी को वही Quality Study Material, MCQs, Quizzes, Exam Preparation, Concept-Based Learning और Bilingual Support मिलना चाहिए, जो आमतौर पर महंगी Coaching या Premium Platforms में मिलता है। Muft Shiksha™ 🇮🇳 इसी सोच के साथ बनाया गया है • Muft Shiksha™ एक 100% Free Education Portal है 🇮🇳, जिसका उद्देश्य Class 9–12 के हर विद्यार्थी तक High-Quality Education को पूरी तरह मुफ्त पहुँचाना है। 🇮🇳 हम मानते हैं कि अच्छी शिक्षा किसी student की आर्थिक स्थिति पर निर्भर नहीं होनी चाहिए। 🇮🇳 हर विद्यार्थी को वही Quality Study Material, MCQs, Quizzes, Exam Preparation, Concept-Based Learning और Bilingual Support मिलना चाहिए, जो आमतौर पर महंगी Coaching या Premium Platforms में मिलता है। Muft Shiksha™ 🇮🇳 इसी सोच के साथ बनाया गया है • Muft Shiksha™ एक 100% Free Education Portal है 🇮🇳, जिसका उद्देश्य Class 9–12 के हर विद्यार्थी तक High-Quality Education को पूरी तरह मुफ्त पहुँचाना है। 🇮🇳 हम मानते हैं कि अच्छी शिक्षा किसी student की आर्थिक स्थिति पर निर्भर नहीं होनी चाहिए। 🇮🇳 हर विद्यार्थी को वही Quality Study Material, MCQs, Quizzes, Exam Preparation, Concept-Based Learning और Bilingual Support मिलना चाहिए, जो आमतौर पर महंगी Coaching या Premium Platforms में मिलता है। Muft Shiksha™ 🇮🇳 इसी सोच के साथ बनाया गया है
Subjects
Class 12 Artificial Intelligence Part B: Subject Specific Skills Unit 4: AI with Orange Data Mining Tool Easy Level 9

समूह निर्माण में समानता क्यों महत्वपूर्ण है?

Why is similarity important in clustering?

Author: Muft Shiksha Editorial Team Published: Updated:
Correct answer and explanation
Correct Answer

A. क्योंकि समान उदाहरण एक समूह में रखे जाते हैंBecause similar examples are placed in one group

Explanation

Simple Explanation

क्लस्टरिंग एक असुपरवाइज्ड लर्निंग विधि है, जिसमें पहले से दिए गए वर्ग-लेबल नहीं होते। इसलिए डेटा-बिंदुओं की समानता या निकटता के आधार पर समान उदाहरणों को एक ही समूह में रखा जाता है। विकल्प B गलत है, क्योंकि उद्देश्य सभी उदाहरणों को अलग करना नहीं है; विकल्प C वर्गीकरण से संबंधित है। परीक्षा-युक्ति: क्लस्टरिंग में “समान डेटा साथ, असमान डेटा अलग” याद रखें। / Clustering is an unsupervised learning method in which class labels are not provided in advance. Data points are grouped according to their similarity or closeness, so similar examples are placed in the same cluster. Option B is incorrect because clustering does not aim to separate every example, while option C describes a labelled or supervised setting. Exam tip: remember “similar data together, dissimilar data apart.”

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समूह निर्माण में समानता क्यों महत्वपूर्ण है? / Why is similarity important in clustering?

Correct Answer: A. क्योंकि समान उदाहरण एक समूह में रखे जाते हैं / Because similar examples are placed in one group. Explanation: क्लस्टरिंग एक असुपरवाइज्ड लर्निंग विधि है, जिसमें पहले से दिए गए वर्ग-लेबल नहीं होते। इसलिए डेटा-बिंदुओं की समानता या निकटता के आधार पर समान उदाहरणों को एक ही समूह में रखा जाता है। विकल्प B गलत है, क्योंकि उद्देश्य सभी उदाहरणों को अलग करना नहीं है; विकल्प C वर्गीकरण से संबंधित है। परीक्षा-युक्ति: क्लस्टरिंग में “समान डेटा साथ, असमान डेटा अलग” याद रखें। / Clustering is an unsupervised learning method in which class labels are not provided in advance. Data points are grouped according to their similarity or closeness, so similar examples are placed in the same cluster. Option B is incorrect because clustering does not aim to separate every example, while option C describes a labelled or supervised setting. Exam tip: remember “similar data together, dissimilar data apart.”