O agrupamento K-means é uma técnica de aprendizagem não supervisionada para classificar dados não rotulados agrupando-os por recursos, em vez de ca...

O agrupamento K-means é uma técnica de aprendizagem não supervisionada para classificar dados não rotulados agrupando-os por recursos, em vez de categorias predefinidas. A variável K representa o número de grupos ou categorias criadas. O objetivo é dividir os dados em K clusters diferentes e relatar a localização do centro de massa de cada cluster. Em seguida, um novo ponto de dados pode ser atribuído a um cluster (classe) com base no centro de massa fechado. Assinale a alternativa que apresenta o método usado para encontrar o cluster ideal no agrupamento K-Mean. Alternativas: a) Método do cotovelo. b) Método de Manhattan. c) Método ecludiano. d) Método da silhueta. e) Método de Minkowski.