No contexto da mineração de dados, diferentes algoritmos são...

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Ano: 2025 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: AEB Prova: CESPE / CEBRASPE - 2025 - AEB - Tecnologista Júnior – Especialidade: Tecnologia da Informação |

Q3309652 Noções de Informática

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.

O Apriori gera padrões frequentes analisando apenas pares de itens, sem a necessidade de avaliar conjuntos de itens maiores ao longo do processo.

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.

O k-means automaticamente determina o número ideal de clusters com base na densidade dos dados, sem necessidade de parametrização prévia.

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.

A árvore de decisão é insensível a ruídos, sendo capaz de generalizar bem para novos dados, independentemente da qualidade do conjunto de treinamento.

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