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A avaliação dos resultados em análise de agrupamentos deve levar em consideração a comparação dos algoritmos de agrupamento e a validação das estruturas encontradas pelos algoritmos. São critérios relativos:
a - Índice de Jaccard e índice de Rand.
b - Variância intragrupo e variância extragrupo.
c - Conectividade e índice de Rand.
d - Variância intragrupo e silhueta.
e - Variância intragrupo e índice de Jaccard.
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Edvaldo Luks

há 8 meses

Respostas

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há 8 meses

Para avaliar os resultados em análise de agrupamentos, é importante considerar critérios que ajudem a medir a qualidade dos agrupamentos formados. Vamos analisar as alternativas: a) Índice de Jaccard e índice de Rand - Ambos são índices de similaridade, mas não são os únicos critérios relevantes para avaliação de agrupamentos. b) Variância intragrupo e variância extragrupo - Esses critérios são fundamentais para avaliar a compactação dos grupos (variância intragrupo) e a separação entre os grupos (variância extragrupo). c) Conectividade e índice de Rand - A conectividade pode ser um critério, mas o índice de Rand é mais utilizado em comparação de agrupamentos. d) Variância intragrupo e silhueta - A variância intragrupo é um bom critério, e a silhueta também é um método popular para avaliar a qualidade dos agrupamentos. e) Variância intragrupo e índice de Jaccard - A variância intragrupo é relevante, mas o índice de Jaccard não é um critério típico para avaliação de agrupamentos. Analisando as opções, a alternativa que melhor combina critérios relevantes para a avaliação de agrupamentos é a d) Variância intragrupo e silhueta.

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