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Questão de Noções de Informática — Inteligência Artificial e Automação — CESPE / CEBRASPE 2025

Noções de InformáticaInteligência Artificial e Automação
Código
ce201565
Banca
CESPE / CEBRASPE
Órgão
EMBRAPA
Ano
2025
Nível
Superior
Cargo
Pesquisador – Área: Ciências Exatas e da Terra – Subárea: Sistemas de Informação Geográfica (SIG) e Desenvolvimento Territorial
Julgue o próximo item, relativo à classificação digital de imagens.O algoritmo de classificação K-Means é baseado em um método de agrupamento hierárquico.
  1. CCerto
  2. EErrado
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GabaritoE — Errado

Comentário gerado por IA. É um apoio ao estudo, ancorado em fontes, mas pode conter imprecisões — confira sempre na fonte oficial (lei, súmula, edital e gabarito da banca). Encontrou um erro? Use “Reportar”.

Classificação de Imagens: K-Means

Gabarito: Errado (alternativa E). O K-Means é um algoritmo de agrupamento não hierárquico (particional), baseado em centróides, e não é um método de agrupamento hierárquico. A afirmação do item está incorreta ao associar o K-Means ao agrupamento hierárquico.

A banca testa o conhecimento sobre os tipos de algoritmos de clusterização. O K-Means pertence aos métodos não hierárquicos (ou por partição), que exigem a definição prévia do número de clusters e utilizam centróides para agrupar os dados com base em distâncias. Já os métodos hierárquicos constroem uma estrutura em árvore (dendrograma), sem necessidade de definir o número de clusters a priori.

O próprio contexto da questão diferencia claramente:

Conteúdo de Apoio: "Os métodos hierárquicos constroem uma estrutura em forma de árvore chamada dendrograma..." e "Já os métodos não hierárquicos, que incluem o k-means, exigem que o número de clusters seja definido previamente."

Portanto, a afirmativa de que o K-Means é baseado em agrupamento hierárquico é falsa.

Algoritmos de clusterização
  • 1Hierárquicos
    • Dendrograma (árvore)
    • Nº de clusters não definido a priori
  • 2Não hierárquicos (particionais)
    • K-Means
    • Centróides
    • Nº de clusters definido previamente
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ERRADO.

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