1.
O k-means é um algoritmo de agrupamento muito utilizado por sua simplicidade e bons resultados. É inicializado utilizando centroides aleatórios, que são atualizados a cada iteração do algoritmo. Qual é a condição de parada do algoritmo k-means?
A.
Quando os valores dos centroides chegam a zero.
B.
Após todos os dados serem atribuídos a algum cluster.
C.
Quando existe a convergência dos dados para os centroides, isto é, não há mudanças de clusters para nenhuma instância de dado.
O k-means é um algoritmo de agrupamento muito utilizado por sua simplicidade e bons resultados. É inicializado utilizando centroides aleatórios, que são atualizados a cada iteração do algoritmo. Qual é a condição de parada do algoritmo k-means?
A.
Quando os valores dos centroides chegam a zero.
B.
Após todos os dados serem atribuídos a algum cluster.
C.
Quando existe a convergência dos dados para os centroides, isto é, não há mudanças de clusters para nenhuma instância de dado.
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Resposta:
C.
Quando existe a convergência dos dados para os centroides, isto é, não há mudanças de clusters para nenhuma instância de d
Explicação:
algoritmo k-means busca maximizar a similaridade intragrupos (os pontos dentro de um cluster são semelhantes entre si) e minimizar a intergrupos (os clusters são diferentes uns dos outros). Esta é a base do critério de otimização do k-means.