Os algoritmos baseados em densidade identificam agrupamentos com base na vizinhança dos elementos, em que, por meio da densidade, pode-se associar um ponto por contagem da quantidade de pontos vizinhos próximos a esse ponto. Com base nisso, assinale a alternativa correta sobre os algoritmos baseados em densidade. a. Algoritmo pode identificar clusters por meio de propriedades ou características dos dados. b. Algoritmo requer informações antecipadas, como o número de clusters e de elementos. c. Algoritmo necessita de, no mínimo, três parâmetros de entrada para que seja bem-sucedido e fatídico. d. Algoritmo é chamado de DBSCAN, tendo somente um parâmetro de entrada, que é o raio de ε-vizinhança de um ponto. e. Algoritmo tem características relevantes, mas não possibilita a identificação de outliers.
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Os algoritmos baseados em densidade são capazes de identificar clusters com base nas propriedades dos dados e na proximidade dos elementos, o que permite a identificação de agrupamentos naturais sem a necessidade de informações antecipadas sobre o número de clusters. A alternativa correta é: a. Algoritmo pode identificar clusters por meio de propriedades ou características dos dados.
A alternativa correta é a letra "a" porque os algoritmos baseados em densidade são projetados para identificar clusters com base nas propriedades dos dados e na densidade de elementos próximos, permitindo que agrupamentos naturais sejam descobertos automaticamente sem a necessidade de informações prévias sobre o número de clusters. Essa característica é uma das vantagens dos algoritmos de densidade, pois eles podem ser aplicados a conjuntos de dados diversos e flexíveis, adaptando-se às características intrínsecas dos dados.
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#SPJ1
Resposta:
Algoritmo pode identificar clusters por meio de propriedades ou características dos dados.
Explicação: