Questão de Algoritmos e Estrutura de Dados — Algoritmos — FGV 2024
Algoritmos e Estrutura de Dados›Algoritmos
Código
fg079812
Banca
FGV
Órgão
DATAPREV
Ano
2024
Nível
Superior
Cargo
ATI - Inteligência da Informação
Algoritmos de agrupamento podem ser classificados em diferentes categorias. Um algoritmo de agrupamento amplamente utilizado em aprendizado de máquina e mineração de dados é conhecido como K-Means.O K-Means, em sua versão original, é classificado como um tipo de algoritmo
Abaseado em grade.
Bbaseado em grafo.
Chierárquico.
Dpartitivo.
Epor densidade.
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GabaritoD — partitivo.
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Algoritmos de Agrupamento: K-Means
Gabarito: letra D. O K-Means é um algoritmo de agrupamento que particiona os dados em um número pré-definido de clusters, sendo classificado como um método partitivo (ou particional). Os métodos partitivos dividem o conjunto de dados em subconjuntos disjuntos, diferentemente dos hierárquicos, que constroem uma estrutura em árvore.
O K-Means é amplamente utilizado e exige que o número de clusters seja definido previamente, característica típica dos métodos não hierárquicos, conforme indicado na literatura de mineração de dados.
Algoritmos de agrupamento: Partitivo (K-Means) (Nº de clusters pré-definido, Particiona em subconjuntos disjuntos, Baseado em distância ao centróide); Hierárquico (Gera dendrograma, Não exige k a priori); Por densidade (DBSCAN) (Clusters = regiões densas, Separa por baixa densidade); Baseado em grade (STING) (Divide espaço em células, Agrupa por densidade de células); Baseado em grafo (Vértices e arestas, Conectividade (agrupamento espectral))
Alternativa A — ❌ Incorreta
Baseado em grade. Algoritmos baseados em grade dividem o espaço em células e agrupam com base na densidade de células, como o STING. O K-Means não utiliza grade.
Alternativa B — ❌ Incorreta
Baseado em grafo. Algoritmos baseados em grafo representam dados como vértices e arestas, usando conceitos de conectividade (ex.: agrupamento espectral). O K-Means não usa grafos.
Alternativa C — ❌ Incorreta
Hierárquico. Métodos hierárquicos geram um dendrograma e não exigem número de clusters a priori. O K-Means é não hierárquico, pois parte de um número fixo de clusters.
Alternativa D — ✅ Correta ⟵ GABARITO
Partitivo. O K-Means é um algoritmo de agrupamento particional: ele particiona os dados em clusters, onde cada elemento pertence ao cluster cujo centróide está mais próximo. É o representante clássico dos métodos partitivos.
Alternativa E — ❌ Incorreta
Por densidade. Algoritmos baseados em densidade, como DBSCAN, formam clusters onde há alta densidade de pontos, separados por regiões de baixa densidade. O K-Means não usa densidade; usa distância a centróides.