Mineração de Dados: Classificação e Amostragem

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Questão 1/5 - Mineração de Dados (E)
A classificação é uma das tarefas da Mineração de Dados. Encontramos na classificação um dos pontos mais importantes para a análise de 
dados. O agrupamento de dados executado na classificação é vital para o resultado da análise, a qual vem sendo aplicada em diversos 
campos de investigação, destacando-se ciências sociais, economia, medicina, engenharia e data mining. Com relação aos tipos de 
classificadores é correto afirmar:
Nota: 20.0
A Na classificação supervisionada são agrupados diferentes elementos que possuem características comuns, por
classes. Esse tipo de agrupamento é composto por cinco etapas.
B A classificação não-supervisionada é também conhecida como análise discriminante. Apresenta um conjunto de
indivíduos previamente classificados, objetivando encontrar uma regra que possibilite efetuar a classificação de um
novo indivíduo.
C A classificação supervisionada possui 5 etapas que são: Etapa de representação de objeto, Etapa de seleção de
medida de similaridade, Etapa de agrupamento de dados, Etapa de abstração dos dados e Etapa de validação.
D A classificação supervisionada é também conhecida como análise discriminante. Apresenta um conjunto de
indivíduos previamente classificados, objetivando encontrar uma regra que possibilite efetuar a
classificação de um novo indivíduo.
Você assinalou essa alternativa (D)
Questão 2/5 - Mineração de Dados (E)
As técnicas de amostragem muitas vezes são erroneamente comparadas a recortes de dados. Os recortes de dados atuam como filtros 
elaborados para reduzir o tamanho de uma base de dados, auxiliando ao atingimento dos objetivos de uma pesquisa. Sobre este tema, é 
correto afirmar:
Nota: 20.0
A Quando aplicado, jamais altera o conteúdo e formato de um conjunto de dados.
B A amostra representa a população de forma que sejam alteradas as características fundamentais da população.
C Enquanto uma amostra (Sample) representa o total da amostra ou a população (Target Population), o recorte
de dados representa apenas alguns exemplos da população, não considerando outras possíveis variações
inseridas nesta população.
Você assinalou essa alternativa (C)
D Em uma amostragem sem reposição os objetos nunca são retirados da população ao serem selecionados para
fazerem parte da amostra. Nesse caso, podem ocorrer casos em que o mesmo objeto seja adicionado em mais de
uma ocorrência.
 
Questão 3/5 - Mineração de Dados (E)
É baseada na extração de uma descrição básica para cada grupo. Em geral, esses grupos são representados por modelos. De qual etapa 
este texto se refere:
Nota: 20.0
A Etapa de abstração dos dados
Você assinalou essa alternativa (A)
Você acertou!
Comentário: A classificação supervisionada é também conhecida como análise discriminante. Apresenta um conjunto de
indivíduos previamente classificados, objetivando encontrar uma regra que possibilite efetuar a classificação de um novo
indivíduo. Na classificação não-supervisionada são agrupados diferentes elementos que possuem características
comuns, por classes. Esse tipo de agrupamento é composto por cinco etapas. A classificação não-supervisionada possui
5 etapas que são: Etapa de representação de objeto, Etapa de seleção de medida de similaridade, Etapa de
agrupamento de dados, Etapa de abstração dos dados e Etapa de validação.
Você acertou!
Comentário: Quando aplicado, altera o conteúdo e formato de um conjunto de dados. Enquanto uma amostra (Sample)
representa o total da amostra ou a população (Target Population), o recorte de dados representa apenas alguns
exemplos da população, não considerando outras possíveis variações inseridas nesta população. A amostra representa
a população de forma que sejam mantidas as características fundamentais da população. Uma amostragem com
reposição os objetos nunca são retirados da população ao serem selecionados para fazerem parte da amostra. Nesse
caso, podem ocorrer casos em que o mesmo objeto seja adicionado em mais de uma ocorrência.
B Etapa de agrupamento de dados
C Etapa de validação
D Etapa de correção de dados.
Questão 4/5 - Mineração de Dados (E)
Conforme descrito na Aula 2 o que é uma classificação supervisionada:
Nota: 20.0
A É também conhecida como análise discriminante. Apresenta um conjunto de indivíduos previamente
classificados, objetivando encontrar uma regra que possibilite efetuar a classificação de um novo indivíduo.
Você assinalou essa alternativa (A)
B No ambiente em que surgem os classificadores, encontramos também dados composicionais. Esses dados são
vetores em que os componentes que não são negativos representam proporções ou percentagens relativas ao todo,
destacando sua soma a um valor sempre constante.
C Nesse formato de agregação, são recolhidos os dados em um único momento definido.
D É relativo ao uso de dados simbólicos, ou seja, dados mais complexos, se apresenta como uma nova forma de
tratar o que se busca.
Questão 5/5 - Mineração de Dados (E)
Os algoritmos genéticos são caracterizados como:
Nota: 20.0
A Sistemas que agem como seres humanos.
B Uma classe de algoritmos de busca.
Você assinalou essa alternativa (B)
C Orientação a metas e objetivos.
D Desenvolvimento de estruturas cognitivas.
Você acertou!
Comentário: Etapa de abstração dos dados é baseada na extração de uma descrição básica para cada grupo. Em geral,
esses grupos são representados por modelos. De qual etapa este texto se refere:
Você acertou!
Comentário: É também conhecida como análise discriminante. Apresenta um conjunto de indivíduos previamente
classificados, objetivando encontrar uma regra que possibilite efetuar a classificação de um novo indivíduo.
Você acertou!
Comentário: Os algoritmos genéticos são caracterizados como uma classe de algoritmos de busca.