O objetivo dos métodos de agrupamento é formar grupos de objetos que sejam parecidos entre si e diferentes dos objetos de outros grupos. Para isso, geralmente é preciso usar uma medida de similaridade (proximidade) ou dissimilaridade (distância) entre os objetos, que será aplicada durante o processo de agrupamento. Um caso comum de dados categóricos é quando todas as variáveis são binárias e a medida de distância mais usada para esse tipo de dado.
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A) Distância de Hamming: ela é definida como o número de posições em que os símbolos das sequências são diferentes.
B) Distância de Manhattan: ela é calculada somando as diferenças absolutas das coordenadas dos pontos.
C) Coeficiente de cosseno: ele é definido como o produto escalar dos vetores dividido pelo produto de suas normas.
D) Correlação de Pearson: é uma medida estatística que avalia o grau de relação linear entre duas variáveis numéricas.
E) Distância euclidiana: a distância euclidiana é uma medida de similaridade entre dois pontos no espaço euclidiano.