Questão de Noções de Informática — Inteligência Artificial e Automação — CESPE / CEBRASPE 2025
Noções de Informática›Inteligência Artificial e Automação
Código
ce214823
Banca
CESPE / CEBRASPE
Órgão
SEFAZ-SE
Ano
2025
Nível
Superior
Cargo
Auditor Fiscal Tributário - Geral
Assinale a opção em que é corretamente apresentada uma limitação do particionamento final produzido pelo algoritmo k-means.
Ainaplicabilidade para grupos com formato aproximadamente esférico e de tamanhos variados
Bexigência de que os dados de entrada estejam previamente rotulados
Cimutabilidade do resultado final, independentemente da inicialização dos centroides
Dnão utilização de medidas de distância, como a euclidiana, para o cálculo da similaridade entre pontos e centroides
Enecessidade de que o número de grupos (k) seja definido antes da execução do algoritmo
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GabaritoE — necessidade de que o número de grupos (k) seja definido antes da execução do algoritmo
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”.
Algoritmo k-means – Limitações
Gabarito: letra E. A limitação correta do particionamento final produzido pelo k-means é a necessidade de definir o número de grupos (k) antes da execução do algoritmo. Essa é uma característica dos métodos não hierárquicos, que não inferem automaticamente o número de clusters, diferentemente dos hierárquicos.
O k-means é um algoritmo de agrupamento não supervisionado que particiona os dados em k grupos, onde cada ponto pertence ao cluster com o centroide mais próximo (geralmente usando distância euclidiana). A definição prévia de k é uma limitação porque, em muitos problemas reais, o número ideal de grupos não é conhecido a priori, exigindo técnicas auxiliares (como o método do cotovelo) para estimá-lo.
NÃO CAIA NESSA!
A banca tenta confundir apresentando na alternativa A uma afirmação que inverte a limitação real: o k-means é aplicável (não inaplicável) para grupos aproximadamente esféricos; a dificuldade ocorre para grupos com formas não esféricas ou com densidades muito variadas. Fique atento a esse tipo de troca de sentido.
k-means – Limitações: Definição prévia de k (Não infere automaticamente, Exige técnicas auxiliares (cotovelo)); Sensibilidade à inicialização (Ótimos locais diferentes); Formato dos clusters (Funciona bem com esféricos, Dificuldade com alongados/irregulares); Natureza não supervisionada (Sem rótulos, Apenas atributos)
Alternativa A — ❌ Incorreta
Afirma que o k-means é inaplicável para grupos com formato aproximadamente esférico e de tamanhos variados. Na verdade, o k-means assume clusters esféricos e funciona bem nesse cenário. A limitação real está em clusters com formatos alongados, irregulares ou com densidades muito distintas.
Alternativa B — ❌ Incorreta
Diz que o k-means exige dados previamente rotulados. Isso é falso: o k-means é um algoritmo de aprendizado não supervisionado, ou seja, opera sem rótulos, apenas com as características (atributos) dos dados.
Alternativa C — ❌ Incorreta
Afirma que o resultado final é imutável, independentemente da inicialização dos centroides. Na prática, o k-means é sensível à escolha inicial dos centroides, podendo convergir para ótimos locais diferentes conforme a inicialização. Portanto, o resultado não é imutável.
Alternativa D — ❌ Incorreta
Diz que o k-means não utiliza medidas de distância para calcular similaridade entre pontos e centroides. Isso é o oposto do que ocorre: o algoritmo atribui cada ponto ao centroide mais próximo com base em uma distância, sendo a euclidiana a mais comum.
Alternativa E — ✅ Correta ⟵ GABARITO
Essa é a limitação clássica: o k-means exige que o número de grupos (k) seja definido antes da execução. Como mencionado no conteúdo de apoio, "os métodos não hierárquicos, que incluem o k-means, exigem que o número de clusters seja definido previamente". Essa necessidade é uma desvantagem em relação aos métodos hierárquicos, que constroem um dendrograma sem exigir k antecipadamente.