MINERÍA DE DATOS

1. En minería de datos, un grafo se define como: A. Un conjunto de tablas relacionadas. B. Un conjunto de nodos y aristas que representan relaciones. C. Un algoritmo de clasificación. D. Un modelo de regresión.

2. En teoría de grafos, el grado de un nodo corresponde a: A. El número de nodos conectados. B. El número de aristas incidentes al nodo. C. El peso de la arista. D. El tamaño del grafo.

3. ¿Cuál de los siguientes es un tipo de grafo?. A. Grafo dirigido. B. Grafo no dirigido. C. Grafo ponderado. D. Todas las anteriores.

4. En minería de datos, los árboles de decisión se utilizan principalmente para: A. Almacenamiento de datos. B. Clasificación y predicción. C. Compresión de archivos. D. Seguridad informática.

5. Un árbol binario se caracteriza por: A. Tener máximo dos hijos por nodo. B. Tener un solo nodo raíz. C. Tener nodos ordenados. D. Tener ciclos.

6. El algoritmo de Dijkstra se utiliza para: A. Ordenar datos. B. Encontrar el camino más corto. C. Clasificar datos. D. Comprimir información.

7. El algoritmo de Dijkstra funciona correctamente cuando: A. Hay pesos negativos. B. Todos los pesos son positivos. C. No hay nodos. D. Hay ciclos negativos.

8. Un árbol de decisión pertenece a: A. Aprendizaje supervisado. B. Aprendizaje no supervisado. C. Redes neuronales. D. Regresión lineal.

9. En un grafo dirigido: A. Las aristas tienen dirección. B. No existen nodos. C. Los nodos están ordenados. D. No hay relaciones.

10. En minería de datos, un nodo hoja es: A. Nodo con hijos. B. Nodo final sin hijos. C. Nodo raíz. D. Nodo intermedio.

11. Un grafo conexo es: A. Un grafo con ciclos. B. Un grafo donde todos los nodos están conectados. C. Un grafo sin nodos. D. Un grafo con pesos.

12. La raíz de un árbol es: A. El nodo final. B. El nodo inicial. C. El nodo más pesado. D. El nodo intermedio.

13. El recorrido en profundidad se conoce como: A. BFS. B. DFS. C. Dijkstra. D. KNN.

14. El recorrido en anchura se conoce como: A. DFS. B. BFS. C. SVM. D. PCA.

15. En minería de datos, los grafos se utilizan para: A. Representar relaciones. B. Representar redes sociales. C. Representar rutas. D. Todas las anteriores.

16. El algoritmo de Dijkstra pertenece a: A. Algoritmos de clasificación. B. Algoritmos de búsqueda de caminos. C. Algoritmos de ordenamiento. D. Algoritmos de regresión.

17. Un árbol balanceado es: A. Árbol con muchos nodos. B. Árbol con alturas similares en sus ramas. C. Árbol con un nodo. D. Árbol con ciclos.

18. En minería de datos, un grafo ponderado significa: A. Tiene peso en los nodos. B. Tiene peso en las aristas. C. Tiene ciclos. D. No tiene conexiones.

19. La complejidad del algoritmo de Dijkstra depende principalmente de: A. Número de nodos y aristas. B. Tipo de computadora. C. Sistema operativo. D. Lenguaje de programación.

20. Un árbol es un tipo especial de: A. Grafo sin ciclos. B. Grafo con ciclos. C. Grafo completo. D. Grafo dirigido.

21. Un grafo puede tener ciclos. Verdadero. Falso.

22. El algoritmo de Dijkstra permite encontrar el camino más largo. Falso. Verdadero.

23. Un árbol siempre tiene un nodo raíz. Verdadero. Falso.

24. Un grafo dirigido no tiene dirección en sus aristas. Falso. Verdadero.

25. Los árboles se utilizan en minería de datos para clasificación. Falso. Verdadero.

CASO: Un ingeniero de datos está modelando dos estructuras diferentes para representar información en un sistema de minería de datos. En la Figura 1, se observa una estructura donde los nodos pueden estar conectados formando ciclos y múltiples caminos entre ellos. En la Figura 2, se observa una estructura jerárquica donde cada nodo tiene un único padre (excepto la raíz) y no existen ciclos. El ingeniero necesita identificar correctamente las diferencias estructurales entre estas dos representaciones para seleccionar el modelo adecuado en un sistema de clasificación y análisis de relaciones. ¿Cuál es la diferencia principal entre la estructura representada en la Figura 1 (Grafo) y la estructura representada en la Figura 2 (Árbol)?. A. El grafo siempre tiene una raíz y el árbol no tiene raíz. B. El árbol puede contener ciclos y el grafo no. C. El grafo puede tener ciclos y múltiples caminos entre nodos, mientras que el árbol es una estructura jerárquica sin ciclos. D. El árbol tiene más nodos que el grafo.

27. El algoritmo de Dijkstra puede trabajar con pesos negativos. Verdadero. Falso.

28. Un grafo puede representar una red de transporte. Verdadero. Falso.

29. Un árbol binario puede tener más de dos hijos por nodo. Falso. Verdadero.

30. BFS significa búsqueda en profundidad. Falso. Verdadero.

31. Un sistema de transporte urbano utiliza el siguiente grafo para representar rutas entre estaciones. Imagine el siguiente grafo: A ---5--- B | | 2 3 | | C ---4--- D Pregunta: Aplicando el algoritmo de Dijkstra desde el nodo A: ¿Cuál es la ruta más corta hasta el nodo D?. A. (A → B → D). B. (A → C → D). C. (A → D). D. (A → B → C → D).

CASO DE ESTUDIO: Una empresa de logística nacional desea optimizar las rutas de entrega entre ciudades utilizando algoritmos de grafos. Cada ciudad se representa como un nodo, y cada carretera como una arista con un peso correspondiente a la distancia en kilómetros. El sistema actual presenta retrasos en entregas debido a rutas ineficientes. El equipo de ingeniería decide implementar el algoritmo de Dijkstra para encontrar la ruta más corta entre el centro de distribución principal y los puntos de entrega. ¿Qué estructura de datos representa mejor el sistema de rutas?. A. Lista. B. Grafo ponderado. C. Árbol binario. D. Matriz simple.

CASO DE ESTUDIO: Una empresa de logística nacional desea optimizar las rutas de entrega entre ciudades utilizando algoritmos de grafos. Cada ciudad se representa como un nodo, y cada carretera como una arista con un peso correspondiente a la distancia en kilómetros. El sistema actual presenta retrasos en entregas debido a rutas ineficientes. El equipo de ingeniería decide implementar el algoritmo de Dijkstra para encontrar la ruta más corta entre el centro de distribución principal y los puntos de entrega. ¿Cuál es el objetivo principal del algoritmo de Dijkstra en este caso?. A. Reducir el número de nodos. B. Encontrar la ruta más corta. C. Eliminar datos. D. Ordenar ciudades.

CASO DE ESTUDIO: Optimización de rutas en una red de distribución nacional Una empresa de logística y distribución de mercancías opera en varias ciudades del país y ha experimentado retrasos en las entregas debido a rutas ineficientes y altos costos de transporte. El departamento de analítica de datos ha decidido implementar técnicas de minería de datos y teoría de grafos para modelar la red de transporte como un grafo ponderado, donde: Cada ciudad se representa como un nodo Cada carretera se representa como una arista Cada arista tiene un peso, que representa el costo de transporte en kilómetros El objetivo es minimizar el costo total de desplazamiento El centro principal de distribución se encuentra en la ciudad A, y diariamente se deben enviar productos hacia la ciudad I, que representa el punto final de entrega. La empresa ha solicitado al equipo de ingeniería de datos que utilice el algoritmo de Dijkstra para determinar la ruta más corta y eficiente desde el centro de distribución hasta el destino final, considerando múltiples posibles rutas intermedias. El análisis es crítico, ya que una decisión incorrecta podría generar: Aumento de costos operativos Retrasos en entregas Pérdida de competitividad Ineficiencia en la planificación logística Por esta razón, el ingeniero debe evaluar cuidadosamente todas las posibles rutas disponibles en la red representada en el grafo. PREGUNTA. Aplicando el algoritmo de Dijkstra desde la ciudad A, determine: ¿Cuál es la ruta de menor costo hasta la ciudad I? ¿Cuál es el costo total mínimo de esa ruta?. A. (A → B → C → F → I) Costo total: 15. B. (A → D → E → H → I) Costo total: 16. C. (A → D → G → H → I) Costo total: 14. D. (A → B → E → H → I) Costo total: 13. E. (A → E → I) Costo total: 18.