Teste_ Atividade Objetiva 2 pdf mineração de dados

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15/03/2022 23:30 Teste: Atividade Objetiva 2
https://famonline.instructure.com/courses/20486/quizzes/91106/take 1/6
Atividade Objetiva 2
Iniciado: 15 mar em 23:22
Instruções do teste
Importante:
Caso você esteja realizando a atividade através do aplicativo "Canvas Student", é necessário que
você clique em "FAZER O QUESTIONÁRIO", no final da página.
0,2 ptsPergunta 1
Leia o texto a seguir:
 
A análise de grupos, também conhecida como agrupamento de dados, é um
termo genérico utilizado para designar um amplo espectro de métodos numéricos
de análise de dados multivariados com o objetivo de descobrir grupos
homogêneos de objetos. O agrupamento de objetos em diferentes grupos pode
simplesmente representar uma forma conveniente de organizar grandes bases de
dados [...]
 
Fonte: CASTRO, L. N.; FERRARI, D. G. Introdução à mineração de dados:
conceitos básicos, algoritmos e aplicações. São Paulo: Saraiva, 2016. p. 88.
 
Considerando a tarefa de agrupamento de dados, avalie as afirmações seguintes:
 
I. O agrupamento de dados é utilizado quando não temos um rótulo que
possibilite sua classificação.
II. O agrupamento é uma tarefa que considera medidas de similaridade como as
distâncias de Hunt e de Anscombe.
III. São métodos considerados para a tarefa de agrupamento o hierárquico, o
divisivo e o particional.
 
É correto o que se afirma em:
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II, apenas.
III, apenas.
I e III, apenas.
II e III, apenas.
I, apenas.
0,2 ptsPergunta 2
a média é um exemplo de medida de dispersão que descreve o grau de variação nos
dados.
o desvio padrão é um exemplo de medida de posição que descreve o grau de variação
nos dados.
a variância é um exemplo de medida de dispersão que descreve a tendência de
concentração nos dados.
No answer text provided.
a mediana é um exemplo de medida de posição que descreve a tendência de
Leia o texto a seguir:
 
Algumas medidas podem ser usadas para resumir a informação contida em uma
distribuição de probabilidade de um atributo ou sumarizar a informação contida
em uma base de dados. [...] as medidas de dispersão expressam
quantitativamente a variabilidade, ou dispersão, dos dados.
 
 
Fonte: CASTRO, L. N.; FERRARI, D. G. Introdução à mineração de dados:
conceitos básicos, algoritmos e aplicações. São Paulo: Saraiva, 2016. p. 68-
70.
 
A utilização das medidas de posição e de dispersão são importantes para
descrever as características dos conjuntos de dados e...
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concentração nos dados.
0,2 ptsPergunta 3
II e III, apenas.
Leia o texto abaixo:
 
Há diversos algoritmos de agrupamento na literatura e a escolha de um deles
depende da aplicação e dos tipos dos dados. Considere uma base de dados X =
{x , x ,..., x } com n objetos, onde x , j = 1,..., n, corresponde a um vetor de dados
com m atributos. Uma partição dos dados é uma coleção C = {C , C ,..., C } de k
subconjuntos.
 
Fonte: CASTRO, L. N.; FERRARI, D. G. Introdução à mineração de dados:
conceitos básicos, algoritmos e aplicações. São Paulo: Saraiva, 2016. p. 105.
 
Considere as seguintes descrições a respeito dos tipos de algoritmos de
agrupamento.
 
I. Hierárquico aglomerativo: consideram uma decomposição dos dados em
níveis de hierarquia de modo que, ao final do processo, haja apenas um
elemento por grupo;
II. Hierárquico divisivo: consideram uma decomposição dos dados em níveis de
hierarquia de modo que, ao final do processo, reste apenas um único grande
grupo;
III. Particionais: objetivam dividir o conjunto original em partições menores, de
modo que os elementos em cada partição sejam similares entre si;
IV. Politéticos: descreve o uso sequencial ou simultâneo dos atributos no
processo de agrupamento, todos os atributos são utilizados para o cálculo das
distâncias.
 
É correto o que se afirma apenas em:
1 2 n j
1 2 k
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II e IV, apenas.
I e II, apenas.
III e IV, apenas.
I e III, apenas.
0,2 ptsPergunta 4
Leia o texto a seguir:
 
Quarteto de Anscombe é o nome dado a quatro conjuntos de dados que têm
estatísticas descritivas quase idênticas [...] Cada conjunto de dados consiste de
onze pontos (x,y). Eles foram construídos em 1973 pelo estatístico Francis
Anscombe [...]
 
(Fonte: CONTEÚDO aberto. In: Wikipédia: a enciclopédia livre. Disponível em:
https://pt.wikipedia.org/wiki/Quarteto_de_Anscombe Acesso em: 13 set 2020.
 
Considerando o conjunto de dados denominado Quarteto de Anscombe, avalie as
seguintes afirmações:
 
I. Os conjuntos têm medidas de estatísticas descritivas quase idênticas
refletindo a distribuição dos dados.
II. Os conjuntos demonstram a importância do uso individual de medidas de
estatísticas descritivas para a representação de dados.
III. Os conjuntos demonstram que a visualização dos dados é uma importante
forma complementar de análise.
IV. Os conjuntos representam um exemplo de análise descritiva que reforça a
utilização de formas adicionais de análise.
 
É correto o que se afirma apenas em: 
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II e III, apenas.
I e II, apenas.
II e IV, apenas.
I e III, apenas.
III e IV, apenas.
0,2 ptsPergunta 5
Os algoritmos de agrupamento consideram as classes pré-existentes para a composição
de grupos de objetos similares.
A tarefa de classificação é uma tarefa descritiva, enquanto a tarefa de agrupamento é
uma tarefa preditiva.
Os objetos rotulados são apresentados ao algoritmo de agrupamento para que ele seja
treinado e possa aprender um modelo.
A tarefa do algoritmo de classificação é identificar grupos que possam reunir os objetos
pela similaridade de seus atributos.
Leia o texto a seguir:
 
O agrupamento de dados é uma técnica comum em análise de dados [...] Muitas
vezes, há diferentes agrupamentos possíveis para a mesma base de dados e,
portanto, a utilidade do agrupamento depende do propósito da análise.
O uso de modelos preditivos é muito intenso na automação de processos de
tomada de decisão. [...] é possível, em princípio, projetar um modelo preditivo
capaz de estimar o valor de novos objetos.
 
Fonte: CASTRO, L. N.; FERRARI, D. G. Introdução à mineração de dados:
 conceitos básicos, algoritmos e aplicações. São Paulo: Saraiva, 2016. p. 88-
89, 156.
 
Considerando as descrições apresentadas, assinale a opção correta.
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Salvo em 23:30 
Na classificação, a base de dados de entrada do algoritmo é rotulada, ou seja, cada
objeto possui sua classe correspondente.
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