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2. Dada a codificação em notação e 0 resultado em linguagem R na figura a seguir, que corresponde ao console em R, com uma entrada de dados na variável dados de uma tabela, 0 cálculo do algoritmo k-means e o resultado do algoritmo são apresentados após a execução da função k-means que contém métricas para o auxílio do modelo de dados da mineração. Diante do excerto e da figura do console do R, sobre o resultado da mineração, analise as afirmativas a seguir: I- V1, V2 e V3 são os centroides dos clusters que contêm as médias das distâncias dos clusters. II- o resultado da clusterização informa que em dols clusters solicitados, a partir da entrada especificada, os tamanhos gerados de cada cluster foram 1 e 3. III- Cada vetor de cluster contém as coordenadas de cada cluster, ou seja, cada vetor é considerado um agrupamento do conjunto de coordenadas IV- As estruturas de dados unidimensionais devem caracterizar categorias de amostras e encontram- se localizadas no mesmo espaço. Com base na seleção inicial para os elementos representares do agrupamento, 0 algoritmo opera analisando quais amostras são mais análogas a quais representantes, regulando os centroides As amostras mais correlatas a eles,
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Joel Stamboroski

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ontem

Vamos analisar cada afirmativa: I- V1, V2 e V3 são os centroides dos clusters que contêm as médias das distâncias dos clusters. Falso. Os centroides representam as médias das coordenadas dos pontos em cada cluster, mas não são as médias das distâncias. II- O resultado da clusterização informa que em dois clusters solicitados, a partir da entrada especificada, os tamanhos gerados de cada cluster foram 1 e 3. Verdadeiro. Se a informação do console indicar que os tamanhos dos clusters são 1 e 3, essa afirmativa está correta. III- Cada vetor de cluster contém as coordenadas de cada cluster, ou seja, cada vetor é considerado um agrupamento do conjunto de coordenadas. Falso. Cada vetor de cluster representa as coordenadas do centroide do cluster, não as coordenadas de todos os pontos que pertencem a ele. IV- As estruturas de dados unidimensionais devem caracterizar categorias de amostras e encontram-se localizadas no mesmo espaço. Falso. Estruturas unidimensionais não necessariamente caracterizam categorias de amostras, e a afirmação é vaga e pode ser interpretada de várias maneiras. Com base na análise, a única afirmativa verdadeira é a II. Portanto, não há uma alternativa que contenha todos os itens verdadeiros, mas a alternativa correta que contém a afirmativa verdadeira é a que inclui apenas a II. Se houver uma opção que contenha apenas a II, essa seria a resposta correta.

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