Em relação ao algoritmo de agrupamento k-médias, podemos afirmar que:
I - O algoritmo k-médias é um algoritmo particional baseado no erro quadrático médio.
II - O algoritmo k-médias particiona o conjunto de dados em k clusters, em que o valor de k é fornecido pelo usuário.
III - O algoritmo k-médias é sensível à escolha inicial dos centroides.
a.
As afirmações I e II estão corretas.
b.
Nenhuma das afirmações está correta.
c.
Todas as afirmações estão corretas.
d.
As afirmações II e III estão corretas
e.
Somente a afirmação I está correta.
I - O algoritmo k-médias é um algoritmo particional baseado no erro quadrático médio.
II - O algoritmo k-médias particiona o conjunto de dados em k clusters, em que o valor de k é fornecido pelo usuário.
III - O algoritmo k-médias é sensível à escolha inicial dos centroides.
a.
As afirmações I e II estão corretas.
b.
Nenhuma das afirmações está correta.
c.
Todas as afirmações estão corretas.
d.
As afirmações II e III estão corretas
e.
Somente a afirmação I está correta.
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Lista de comentários
Resposta:
1 Em relação ao algoritmo de agrupamento K médias...
R: Todas as afirmações estão corretas.
2 O alg. de agrupamento k médias é um exemplo...
R: Particional
3 Dentre as diversas definições de clusters...
R: Vizinho mais próximo ou agrupamento transitivo.
4 Podemos afirmar que...
R: Mineração de conjunto de itens frequentes.
5 No aprendizado descritivo...
R: nao conta, nenhum, no aprendizado.
A minha questão 6 foi igual a 3
Explicação:
10/10
Os critérios de agrupamento utilizados pelos algoritmos no aprendizado descritivo podem ser divididos em três grandes categorias:
a.
compactação, classificação, dispersão.
b.
regressão, encadeamento, separação espacial.
c.
aproximação, associação, dispersão.
d.
compactação, encadeamento, separação espacial.
e.
hierarquia, encadeamento, aglutinação.