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Questão de Banco de Dados — Data Mining — CESPE / CEBRASPE 2025

Banco de DadosData Mining
Código
ce224004
Banca
CESPE / CEBRASPE
Órgão
Polícia Federal
Ano
2025
Nível
Superior
Acerca de segurança da informação, bancos de dados e aprendizado de máquina, julgue o próximo item.A técnica de clustering em data mining atribui categorias aos grupos de dados para facilitar a análise e a tomada de decisão.
  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”.

Clustering vs. Classificação em Data Mining

ERRADO. A afirmação confunde a técnica de clustering (agrupamento) com a classificação. Clustering é uma técnica de aprendizado não supervisionado que particiona dados em grupos com base em similaridades, sem atribuir categorias predefinidas. A atribuição de categorias é própria da classificação supervisionada, onde as classes são conhecidas a priori. O texto de apoio distingue: "Data Mining é o conjunto de ferramentas e técnicas que têm por objetivo buscar a classificação e o agrupamento (clusterização) de dados" — são processos distintos. Clustering descobre segmentos "previamente desconhecidos com características semelhantes", não categorias rotuladas. Portanto, a frase está incorreta.

SE LIGUE NESSA!

O erro central é trocar o papel do clustering (descobrir grupos) pelo da classificação (atribuir a classes existentes).

Técnicas de Data Mining
  • 1Aprendizado supervisionado
    • Classificação
      • Categorias predefinidas
      • Atribui rótulos
  • 2Aprendizado não supervisionado
    • Clustering
      • Grupos por similaridade
      • Sem categorias predefinidas
      • Descobre segmentos desconhecidos
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Gabarito: E (Errado).

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