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Existem inúmeras técnicas de agrupamento para serem aplicadas na resolução de problema com machine learning e mineração de dados. Sobre as técnicas...

Existem inúmeras técnicas de agrupamento para serem aplicadas na resolução de problema com machine learning e mineração de dados. Sobre as técnicas de agrupamento não hierárquico, analise as afirmativas a seguir: ( ) A escolha inicial dos objetos a serem utilizados no algoritmo K-means não influencia no resultado final, uma vez que essa técnica é robusta e imune a ótimos locais. ( ) No algoritmo K-médias, cada objeto do domínio pode mudar de cluster K vezes. ( ) Dendogramas são gráficos que mostram como foi a evolução dos clusters formados pelo K-means. Assinale a alternativa que julga corretamente os itens, na sequência:
( ) A escolha inicial dos objetos a serem utilizados no algoritmo K-means não influencia no resultado final, uma vez que essa técnica é robusta e imune a ótimos locais.
( ) No algoritmo K-médias, cada objeto do domínio pode mudar de cluster K vezes.
( ) Dendogramas são gráficos que mostram como foi a evolução dos clusters formados pelo K-means.
• V – V – F.
• V – F – F. checkCORRETO
• V – F – V.
• F – F – F.
• F – V – V.

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Machine Learning
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💡 1 Resposta

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A análise das afirmativas é a seguinte: 1) A escolha inicial dos objetos a serem utilizados no algoritmo K-means influencia no resultado final, uma vez que essa técnica não é imune a ótimos locais. Portanto, a afirmativa é Falsa. 2) No algoritmo K-médias, cada objeto do domínio pode mudar de cluster apenas uma vez. Portanto, a afirmativa é Falsa. 3) Dendogramas são gráficos que mostram a evolução dos clusters formados pelo algoritmo de agrupamento hierárquico, não pelo K-means. Portanto, a afirmativa é Falsa. Assim, a alternativa correta é: • F – V – V.

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