GabaritoA — a separação e a coesão dos agrupamentos.
Gabarito: letra A. O Coeficiente Silhouette é uma métrica que avalia a qualidade de um agrupamento (clustering) combinando dois critérios: a coesão (quão próximos os pontos estão dentro do mesmo cluster) e a separação (quão distantes os clusters estão entre si). Valores próximos de 1 indicam clusters compactos e bem separados; próximo de 0 indica sobreposição; negativos indicam atribuição incorreta.
A banca testa o conhecimento objetivo do que essa métrica mede — sem armadilhas, basta lembrar que o Silhouette considera a coesão intra-cluster e a separação inter-cluster.
Exatamente: o Coeficiente Silhouette avalia a separação entre os clusters e a coesão interna de cada cluster, calculando a diferença entre a distância média intra-cluster e a menor distância média inter-cluster, normalizada.
Preservação de pequenos agrupamentos não é o foco do Silhouette. Ele mede a qualidade geral de todos os pontos; não prioriza a manutenção de clusters de tamanho reduzido.
Completude e interseção são métricas de avaliação baseadas em ground truth (ex.: homogeneidade, completude, V-measure). O Silhouette não requer rótulos verdadeiros e não mede interseção, mas sim distâncias.
Heterogeneidade seria o oposto de coesão. O Silhouette mede coesão (homogeneidade interna), não heterogeneidade.
O Silhouette não analisa a forma convexa dos clusters; ele se baseia em distâncias euclidianas (ou outras métricas) e não assume formatos específicos.
Para fixar: lembre-se da palavra "silhueta" — a métrica desenha uma silhueta dos clusters. Se a silhueta é larga e uniforme (valor ~1), o cluster é coeso e bem separado. Se estreita (valor ~0), há sobreposição. Se negativa, o ponto está provavelmente no cluster errado. Sempre associe Silhouette a coesão + separação.
Gabarito: letra A.
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