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Explique a consequência de variar as posições iniciais dos centroides.

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Os centroides são pontos que representam o centro de um cluster em um algoritmo de clusterização. Quando variamos as posições iniciais dos centroides, podemos obter diferentes resultados na clusterização dos dados. Se os centroides iniciais forem escolhidos de forma aleatória, pode haver uma grande variação nos resultados obtidos em diferentes execuções do algoritmo. Isso pode levar a uma clusterização menos precisa e menos confiável. Por outro lado, se os centroides iniciais forem escolhidos de forma mais estratégica, por exemplo, com base em conhecimento prévio sobre os dados, é possível obter uma clusterização mais precisa e confiável. Em resumo, a escolha das posições iniciais dos centroides pode afetar significativamente a qualidade da clusterização obtida.

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