A clusterização é uma técnica de aprendizado não supervisionado que agrupa dados
com características similares. Sobre as diferentes técnicas de clusterização, analise as assertivas
abaixo:
I. Hierarchical Clustering é mais adequado para grandes volumes de dados devido ao seu baixo
custo computacional.
II. K-means é um algoritmo de clusterização que minimiza a variância dentro dos clusters ao calcular
centros iterativamente.
III. DBSCAN é capaz de detectar clusters de formato arbitrário e identificar pontos como ruído se eles
não pertencem a nenhum cluster.
Quais estão corretas?