Questão de Banco de Dados — Data Mining — FGV 2024
Banco de Dados›Data Mining
Código
fg100806
Banca
FGV
Órgão
TRF - 1ª REGIÃO
Ano
2024
Nível
Superior
Cargo
Analista Judiciário - Área Apoio Especializado - Especialidade: Análise de Dados
Nas técnicas de agrupamento hierárquico, é necessário estabelecer uma abordagem para calcular a similaridade entre dois clusters.A abordagem que utiliza como medida a maior distância de um ponto do primeiro cluster para um ponto do segundo cluster é chamada de ligação:
Amédia;
Bsimples;
Cde Ward;
Dcompleta;
Ede centroide.
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GabaritoD — completa;
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”.
Agrupamento Hierárquico: Tipos de Ligação
Gabarito: letra D. A ligação completa (complete linkage) utiliza a maior distância entre qualquer ponto do primeiro cluster e qualquer ponto do segundo cluster como medida de similaridade entre os clusters. É uma das abordagens clássicas no agrupamento hierárquico aglomerativo.
A banca cobra o conhecimento dos critérios de ligação (linkage) usados para calcular a distância entre clusters. Cada alternativa corresponde a um tipo diferente:
Critério
Ligação Simples
Ligação Completa
Ligação Média
Ligação Centroide
Método de Ward
Medida usada
Menor distância entre pontos
Maior distância entre pontos
Média das distâncias entre pares
Distância entre centroides
Soma de quadrados intra-cluster
Também chamado
Single linkage / Nearest neighbor
Complete linkage / Farthest neighbor
Average linkage
Centroid linkage
Ward's method
Sensibilidade a outliers
Alta (tende a formar cadeias)
Baixa (tende a formar clusters compactos)
Moderada
Moderada
Baixa
Alternativa A — ❌ Incorreta
A ligação média (average linkage) usa a média das distâncias entre todos os pares de pontos dos dois clusters, não a maior distância.
Alternativa B — ❌ Incorreta
A ligação simples (single linkage) utiliza a menor distância entre pontos dos dois clusters, ou seja, a distância mínima, exatamente o oposto da maior distância.
Alternativa C — ❌ Incorreta
O método de Ward (Ward's method) minimiza a variância intra-cluster, baseando-se na soma de quadrados das distâncias, não na distância máxima entre pontos.
Alternativa D — ✅ Correta ⟵ GABARITO
A ligação completa (também chamada de furthest neighbor) adota exatamente a maior distância entre qualquer ponto de um cluster e qualquer ponto do outro cluster. É a definição descrita no enunciado.
Alternativa E — ❌ Incorreta
A ligação centroide (centroid linkage) calcula a distância entre os centroides (médias) dos dois clusters, e não entre pontos individuais.
NÃO CAIA NESSA!
A banca explora a troca dos adjetivos que nomeiam cada método. O candidato pode confundir "completa" (maior distância) com "simples" (menor distância) ou com a média. Lembre-se: completa = máxima distância; simples = mínima distância; média = média das distâncias; centroide = distância dos centroides; Ward = variância.
Gabarito: letra D. A ligação completa (também chamada de complete linkage ou farthest neighbor) é a que utiliza a maior distância entre pontos de clusters distintos.