No contexto da mineração de dados, diferentes algo...

Q: No contexto da mineração de dados, diferentes algoritmos são utilizados para solucionar problemas específicos, como segmentação de dados, descoberta de padrões e construção de modelos preditivos. Cons

A) O Apriori gera padrões frequentes analisando apenas pares de itens, sem a necessidade de avaliar conjuntos de itens maiores ao longo do processo. | B) O k-means automaticamente determina o número ideal de clusters com base na densidade dos dados, sem necessidade de parametrização prévia. | C) A árvore de decisão é insensível a ruídos, sendo capaz de generalizar bem para novos dados, independentemente da qualidade do conjunto de treinamento. | D) O algoritmo FP-Growth é amplamente utilizado para descoberta de padrões frequentes em grandes bases de dados, sendo uma alternativa eficiente ao Apriori ao evitar a geração de candidatos. | E) O k-means é um algoritmo de agrupamento que pode identificar clusters de formatos arbitrários e é robusto contra outliers, sendo adequado para dados com distribuições não esféricas.

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Ano: 2025Banca: CESPE / CEBRASPEOrganização: AEBDisciplina: Banco de DadosTemas: Mineração de Dados

No contexto da mineração de dados, diferentes algoritmos são utilizados para solucionar problemas específicos, como segmentação de dados, descoberta de padrões e construção de modelos preditivos. Considerando os métodos Apriori, FP-Growth, k-means e árvores de decisão, assinale a opção que corresponde à descrição correta do funcionamento de um desses algoritmos.

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