Uma loja de varejo on-line coleta dados de navegação, histó...

Alternativa Correta: D - Algoritmo K-means para particionar os clientes em k grupos distintos com base na similaridade de suas preferências e comportamentos de compra.

O contexto da questão envolve o uso de técnicas de data mining para analisar e agrupar dados. Neste caso, uma loja de varejo on-line busca entender o comportamento de seus clientes para personalizar a experiência de compra. Para isso, é necessário empregar um método de agrupamento que identifique padrões de compra e agrupe clientes com preferências semelhantes.

Justificação da Alternativa Correta:

O algoritmo K-means é ideal para este tipo de tarefa. Ele é uma técnica de machine learning não supervisionada que particiona dados em k grupos baseados em atributos específicos, como preferências de compra. O K-means é eficaz em lidar com grandes volumes de dados e permite uma análise rápida e eficiente para identificar clusters de clientes com comportamentos semelhantes.

Análise das Alternativas Incorretas:

A - Análise discriminante linear (LDA): Embora seja uma técnica poderosa, a LDA é usada principalmente para aumentar a separação entre grupos predefinidos, não para descobrir novos grupos. Portanto, não é a escolha ideal para identificar padrões de compra sem supervisão.

B - Algoritmo de agrupamento hierárquico: Este método cria um dendrograma que mostra as relações de proximidade entre os dados. Embora útil, pode não ser ideal para grandes conjuntos de dados devido à sua complexidade computacional, além de não ser tão eficiente quanto o K-means para particionamento rápido.

C - Regressão logística: Esta técnica é utilizada para prever a probabilidade de uma observação pertencer a uma classe binária ou multiclasse e não para identificar ou agrupar padrões de compra. Portanto, não se aplica ao contexto fornecido na questão.

Compreender essas distinções ajuda a escolher a técnica de mineração de dados mais apropriada para o problema em questão, maximizando a eficiência e a precisão na identificação de padrões e agrupamentos.

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GAB D

A técnica mais adequada para identificar padrões de compra e agrupar clientes com preferências similares é o algoritmo K-means, que particiona os clientes em k grupos distintos com base na similaridade de suas preferências e comportamentos de compra.

O K-means é amplamente utilizado em análise de dados para agrupar instâncias semelhantes de maneira eficiente, sendo ideal para casos em que os dados podem ser naturalmente divididos em clusters baseados em características compartilhadas.

Outras opções, como a análise discriminante linear (LDA), são mais voltadas para problemas supervisionados e não para agrupamento.

Já o algoritmo de agrupamento hierárquico pode ser útil, mas é menos escalável para grandes conjuntos de dados como o de uma loja online.

Por outro lado, a regressão logística é usada para prever probabilidades em problemas de classificação binária ou multiclasses, e não para descobrir padrões em dados não rotulados. Assim, o K-means destaca-se como a solução mais eficiente e prática para esse cenário.