Atividade de fixação - K-means_ 09 - Machine Learning (2020)

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06/09/22, 18:53 Atividade de fixação - K-means: 09 - Machine Learning (2020)
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Atividade de fixação - K-means
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1 / 1 ptsPergunta 1
Considere os seguintes parâmetros do algoritmo de agrupamento K-
means:
1. Valor inicial dos centroides.
2. Número de clusteres.
3. Medida de distância.
Os parâmetros que são requeridos pelo algoritmo são:
 1 e 3, apenas. 
 2 e 3, apenas. 
Correto.
 1 e 2, apenas. 
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 1, 2 e 3. 
O número K de grupos deve ser fornecido pelo usuário.
A medida de distância é requerida e pode ser fornecida pelo
usuário ou utilizada alguma medida padrão do sistema.
O valor inicial dos centroides não é um parâmetro requerido. Os
centroides normalmente são escolhidos aleatoriamente ou
através de alguma outra estratégia mais informada.
1 / 1 ptsPergunta 2
O algoritmo k-means não garante que encontrará o ótimo global e
pode, até mesmo, entrar em loop infinito.
 Falso 
 Verdadeiro 
Devido ao fato dos centroides serem inicializados aleatoriamente,
o algoritmo pode convergir para um mínimo local. Além disso,
pontos alternados em fronteira podem fazer com o que o
algoritmo entre em loop infinito. Os artifícios utilizados para
resolver ambos os problemas são: a) executar o algoritmo várias
vezes com random restart; b) definir um número máximo de
iterações.
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