Em agrupamento de dados, o algoritmo k-means é apl...

Q: Em agrupamento de dados, o algoritmo k-means é aplicado por várias aplicações que demandam a criação de clusters. Sua abordagem heurística, progressivamente refina a qualidade dos grupos formados, bus

A) ter a capacidade de autodeterminar o valor de k, a partir da amostra inicial de dados prévios do algoritmo Apriori. | B) apresentar sua similaridade intragrupo maximizada e intergrupos minimizada pela sua função-objetivo. | C) apresentar complexidade de O(nkt), onde n é o número total de objetos, k, o total de clusters, e t, o número de interações. | D) ser um algoritmo hierárquico, o qual cria uma decomposição do conjunto de dados, a partir de um critério definido. | E) ser especialmente adequada à existência de outliers, sobretudo quando utilizada a distância euclidiana como critério de cálculo de similaridade.

457941200893641

Ano: 2018Banca: CESGRANRIOOrganização: TranspetroDisciplina: Banco de DadosTemas: Mineração de Dados

Em agrupamento de dados, o algoritmo k-means é aplicado por várias aplicações que demandam a criação de clusters. Sua abordagem heurística, progressivamente refina a qualidade dos grupos formados, buscando a estabilidade em um ótimo local.

Uma das características desse algoritmo é a de

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