Encontrar dados agrupados naturalmente é importante para os cientistas de dados. No entanto, não há critérios específicos para determinar a qualidade de um agrupamento, além de preferências pessoais, requisitos e finalidade dos dados. Os cientistas de dados usam algoritmos para agrupar dados para atender às suas necessidades.
Com relação a alguns algoritmos de agrupamento, avalie as afirmativas a seguir.
I. Algoritmo k-médias: agrupa dados de entrada com base em k o número de grupos que o algoritmo deseja criar. Ao manter a similaridade de grupo alta e a similaridade intergrupo baixa, o algoritmo usa esses dados para criar grupos de k-médias.
II. Algoritmo k-medoids: medoids é um objeto que é o mais semelhante a todos os outros objetos em um grupo. É o que está mais próximo do centro do grupo. Os algoritmos k-means usam um objeto da base como protótipo, não o objeto central, ao agrupar objetos.
III. Algoritmo fuzzy k-médias: é um método de classificação rígido que atribui objetos a um conjunto de grupos predefinidos. No entanto, o método k-means pode ser estendido para criar uma classificação mais difusa, atribuindo a cada objeto um grau de associação em relação aos grupos de base. Isso permite que um objeto pertença a vários grupos, mas com vários graus de associação.
É correto o que se afirma em:
A) I e II, apenas.
B) II e III, apenas.
C) I e III, apenas.
D) I, II e III.
E) I, apenas.
Com relação a alguns algoritmos de agrupamento, avalie as afirmativas a seguir.
I. Algoritmo k-médias: agrupa dados de entrada com base em k o número de grupos que o algoritmo deseja criar. Ao manter a similaridade de grupo alta e a similaridade intergrupo baixa, o algoritmo usa esses dados para criar grupos de k-médias.
II. Algoritmo k-medoids: medoids é um objeto que é o mais semelhante a todos os outros objetos em um grupo. É o que está mais próximo do centro do grupo. Os algoritmos k-means usam um objeto da base como protótipo, não o objeto central, ao agrupar objetos.
III. Algoritmo fuzzy k-médias: é um método de classificação rígido que atribui objetos a um conjunto de grupos predefinidos. No entanto, o método k-means pode ser estendido para criar uma classificação mais difusa, atribuindo a cada objeto um grau de associação em relação aos grupos de base. Isso permite que um objeto pertença a vários grupos, mas com vários graus de associação.
É correto o que se afirma em:
A) I e II, apenas.
B) II e III, apenas.
C) I e III, apenas.
D) I, II e III.
E) I, apenas.
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Resposta:
D) I, II e III.
Explicação:
A alternativa correta é a (D), I, II e III.
Todas as afirmativas estão corretas.
**Afirmação (I):**
* Verdadeira: O algoritmo k-means agrupa dados de entrada com base em k, o número de grupos que o algoritmo deseja criar. Ao manter a similaridade de grupo alta e a similaridade intergrupo baixa, o algoritmo usa esses dados para criar grupos de k-médias.
**Afirmação (II):**
* Verdadeira: O algoritmo k-medoids usa um objeto da base como protótipo, não o objeto central, ao agrupar objetos. Um medoid é um objeto que é o mais semelhante a todos os outros objetos em um grupo. É o que está mais próximo do centro do grupo.
**Afirmação (III):**
* Verdadeira: O algoritmo fuzzy k-médias é um método de classificação mais difusa, atribuindo a cada objeto um grau de associação em relação aos grupos de base. Isso permite que um objeto pertença a vários grupos, mas com vários graus de associação.
Portanto, a alternativa (a) é a correta, pois contém todas as afirmações corretas.
Aqui está uma explicação mais detalhada das afirmativas:
**Afirmação (I):**
* Verdadeira: O algoritmo k-means é um dos algoritmos de agrupamento mais populares. Ele funciona da seguinte forma:
1. O algoritmo escolhe aleatoriamente k objetos da base como centros de grupo.
2. Cada objeto é atribuído ao grupo cujo centro está mais próximo dele.
3. Os centros dos grupos são atualizados para refletir os objetos que neles estão contidos.
4. Os passos 2 e 3 são repetidos até que os centros dos grupos não mudem mais.
A afirmação I está correta porque descreve corretamente o funcionamento do algoritmo k-means.
**Afirmação (II):**
* Verdadeira: O algoritmo k-medoids é semelhante ao algoritmo k-means, mas usa medoids em vez de centros de grupo. Um medoid é um objeto que é o mais semelhante a todos os outros objetos em um grupo. É o que está mais próximo do centro do grupo.
* A afirmação II está correta porque descreve corretamente o algoritmo k-medoids.
**Afirmação (III):**
* Verdadeira: O algoritmo fuzzy k-médias é uma extensão do algoritmo k-means que permite que um objeto pertença a vários grupos, mas com vários graus de associação.
* A afirmação III está correta porque descreve corretamente o algoritmo fuzzy k-médias.