GabaritoC — Certo
✅ CERTO. O enunciado descreve corretamente o algoritmo k-means: particiona n observações em k clusters, atribuindo cada observação ao cluster cuja média (centroide) é a mais próxima. Essa é a definição clássica do método.
A banca cobra o conhecimento básico do algoritmo de clusterização k-means. A descrição está alinhada com a literatura de Data Mining.
O k-means é um algoritmo de agrupamento particional que busca dividir os dados em k grupos, minimizando a variância intra-cluster. Cada observação é associada ao cluster com a média mais próxima (geralmente usando distância Euclidiana). O enunciado expressa exatamente esse conceito.
Afirma que a descrição está errada, mas ela está correta. O erro seria, por exemplo, dizer que cada observação pertence ao grupo mais distante da média. Aqui, a banca tenta confundir, mas a afirmação é precisa.
O candidato pode pensar que "média" se refere à média aritmética de todo o conjunto, mas no k-means a média é a do cluster (centroide). O enunciado diz "grupo mais próximo da média", que é a interpretação correta.
Gabarito: C (Certo).
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