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O algoritmo k-means é um método popular da tarefa de clusterização. Toma-se, randomicamente, k pontos de dados (dados numéricos) como sendo os cent...

O algoritmo k-means é um método popular da tarefa de clusterização. Toma-se, randomicamente, k pontos de dados (dados numéricos) como sendo os centroides (elementos centrais) dos clusters. Em seguida, cada ponto (ou registro da base de dados) é atribuído ao cluster cuja distância desse ponto em relação ao centroide de cada cluster é a menor dentre todas as distâncias calculadas. Um novo centroide para cada cluster é computado pela média dos pontos do cluster, caracterizando a configuração dos clusters para a iteração seguinte. O processo termina quando os centroides dos clusters param de se modificar, ou após um número limitado de iterações que tenha sido especificado pelo usuário. Sobre como ocorre a execução do algoritmo k-means, analise as sentenças a seguir: I- A execução do algoritmo k-means consiste em primeiro selecionar aleatoriamente k objetos, que inicialmente representam cada um a média de um cluster. II- O processo se repete até que uma condição de parada seja atingida. III- A execução do algoritmo k-means consiste em primeiro selecionar aleatoriamente k objetos, que inicialmente representam cada um a mediana de um cluster. IV- Para cada um dos objetos remanescentes, é feita a atribuição ao cluster ao qual o objeto é mais similar, baseado na distância entre o objeto e a média do cluster. Assinale a alternativa CORRETA:

A execução do algoritmo k-means consiste em primeiro selecionar aleatoriamente k objetos, que inicialmente representam cada um a média de um cluster.
O processo se repete até que uma condição de parada seja atingida.
A execução do algoritmo k-means consiste em primeiro selecionar aleatoriamente k objetos, que inicialmente representam cada um a mediana de um cluster.
Para cada um dos objetos remanescentes, é feita a atribuição ao cluster ao qual o objeto é mais similar, baseado na distância entre o objeto e a média do cluster.
A As sentenças I, II e IV estão corretas.
B As sentenças I, II e III estão corretas.
C Somente a sentença IV está correta.
D As sentenças III e IV estão corretas.

Essa pergunta também está no material:

Avaliação II - Individual
5 pág.

Análise Exploratória de Dados UniasselviUniasselvi

Respostas

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A alternativa correta é a letra A: As sentenças I, II e IV estão corretas. Explicação: - A sentença I está correta, pois o algoritmo k-means seleciona aleatoriamente k objetos, que inicialmente representam cada um a média de um cluster. - A sentença II está correta, pois o processo se repete até que uma condição de parada seja atingida. - A sentença III está incorreta, pois o algoritmo k-means seleciona aleatoriamente k objetos, que inicialmente representam cada um a média de um cluster, e não a mediana. - A sentença IV está correta, pois para cada um dos objetos remanescentes, é feita a atribuição ao cluster ao qual o objeto é mais similar, baseado na distância entre o objeto e a média do cluster.

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