São algoritmos aglomerativos referentes aos procedimentos ...

Gabarito: D

Entre numerosas metodologias, os cinco algoritmos aglomerativos mais populares são:

(1) ligação individual: também conhecido como método do vizinho mais próximo ou single-linkage; define a semelhança entre agrupamentos como a menor distância de qualquer objeto de um agrupamento a qualquer objeto no outro. 

(2) ligação completa: também conhecido como o método do vizinho mais distante ou o método do diâmetro ou complete-linkage; é comparável ao da ligação simples, exceto que a similaridade de agrupamento se baseia em distância máxima entre observações em cada agrupamento. 

(3) ligação média (average linkage): difere dos procedimentos de ligação simples e completa no sentido de que a similaridade de quaisquer dois agrupamentos é a similaridade média de todos os indivíduos em um agrupamento com todos os indivíduos em outro. 

(4) método centroide: a similaridade entre dois agrupamentos é a distância entre seus centroides. Centroides são os valores médios das observações sobre as variáveis na variável estatística de agrupamento. Neste método, toda vez que indivíduos são reunidos, um novo centroide é computado. 

(5) método de Ward: a seleção de qual par de agrupamentos a combinar é baseada em qual combinação de agregados minimiza a soma interna de quadrados das distâncias em relação às médias no conjunto completo de agrupamentos separados ou disjuntos. O objetivo é minimizar a variação interna.

Métodos aglomerativos

1. O processo começa com n clusters, cada um contendo uma observação.

2. A cada iteração, o par de clusters mais próximos entre si são combinados e passam a constituir um novo cluster.

3. O algoritmo pára quando há apenas um cluster contendo todas as observações.

Métodos aglomerativos mais comuns:

1. Método de ligação simples (Single linkage):

• Medida de similaridade entre dois clusters é definida pela menor distância de qualquer ponto do 1º cluster para qualquer ponto do 2º cluster.

2. Método de ligação completa (Complete linkage):

• Medida de similaridade entre dois clusters é definida pela maior distância de qualquer ponto do 1º cluster para qualquer ponto do 2º cluster.

3. Método da média das distâncias (Average linkage):

• Medida de similaridade entre dois clusters é definida pela média das distâncias de todos os pontos do 1º cluster em relação aos pontos do 2º cluster.

4. Método do centróide (Centroid method):

• Medida de similaridade entre dois clusters é definida pela distância entre os pontos médios do 1º e 2º clusters

5. Método de Ward (Ward’s method): 

• Também denominado método da mínima variância.

• Medida de distância entre dois clusters é a soma das distâncias ao quadrado entre os dois clusters

Gabarito: Letra D