Engenharia de Software · FGV · 2025 | Questão sqc-fg123978

Clusterização no sklearn.cluster

Gabarito: letra D. A alternativa D apresenta apenas dois algoritmos de clusterização disponíveis no módulo sklearn.cluster: Birch e K-means. As demais alternativas misturam métodos de clusterização com algoritmos de classificação ou regressão (supervisionados), que não fazem parte do módulo de clusterização.

A questão cobra o conhecimento dos algoritmos presentes no submódulo sklearn.cluster do scikit-learn. Esse módulo inclui métodos de agrupamento (clusterização), como K-means, Birch, DBSCAN, OPTICS, Mean-shift, HDBSCAN, entre outros. Algoritmos de classificação (regressão logística, naive Bayes, perceptron) e regressão (Lasso) estão em outros módulos (ex.: sklearn.linear_model, sklearn.naive_bayes).

sklearn.cluster (clusterização): Baseados em partição (K-means, Mini-batch K-means); Hierárquicos (Birch, Agglomerative clustering); Baseados em densidade (DBSCAN, OPTICS, HDBSCAN); Baseados em deslocamento (Mean-shift); Outros (Spectral clustering, Affinity propagation)

Alternativa A — ❌ Incorreta

Apresenta HDBSCAN (clustering) e regressão logística (classificação/regressão). A regressão logística não é método de clusterização.

Alternativa B — ❌ Incorreta

Apresenta Mean-shift (clustering) e naive Bayes (classificação). Naive Bayes é um classificador probabilístico, não de clusterização.

Alternativa C — ❌ Incorreta

Apresenta Perceptron (classificação) e OPTICS (clustering). O Perceptron é um modelo de rede neural para classificação, não de clusterização.

Alternativa D — ✅ Correta ⟵ GABARITO

Ambos Birch e K-means são algoritmos de clusterização disponíveis no sklearn.cluster. O K-means é um método baseado em partição; o Birch é um método hierárquico.

Alternativa E — ❌ Incorreta

Apresenta DBSCAN (clustering) e Lasso (regressão). Lasso é um método de regressão linear com regularização L1, não de clusterização.