Questões de Concurso Para analista de banco de dados

Para realizar o agrupamento de um conjunto de 4 observações (A, B, C e D) foi decidido usar o método de agrupamento hierárquico aglomerativo com ligação simples (single-linkage).
A matriz de distância inicial entre os elementos é apresentada a seguir.



Considerando essas informações, a matriz de distância obtida após o primeiro passo do agrupamento é:

A aplicação do algoritmo AdaBoost, utilizando classificadores SVM, permitiu a obtenção de um modelo classificador de sinais sonoros com excelente precisão. Entretanto, esse modelo possui requisitos computacionais além da capacidade da plataforma onde se deseja aplicá-lo.
Considerando o problema acima descrito, a técnica a ser utilizada para contornar o problema é: 

O método random forests para classificação ou regressão potencializa alguns benefícios das árvores de decisão e por isso é preferido em certas situações.
O uso de random forests seria vantajoso em relação à árvore de decisão no seguinte caso:

Uma biblioteca está classificando os seus frequentadores em grupos literários para facilitar a aquisição e a organização dos livros. Isso foi feito aplicando o algoritmo KNN ao banco de dados de usuários da biblioteca, incluindo alguns dos campos de informação como atributos, tais como idade e nível de formação acadêmica. Em um experimento, uma segunda classificação foi feita usando um conjunto maior de atributos, incluindo ambos de maior ou menor relevância percebida com relação aos grupos definidos.
A segunda classificação tende a ser:

Em um trabalho de pesquisa, as idades das pessoas são: 23, 27, 32, 33, 34, 35, 36, 38, 42, 56 e 58. Deseja-se construir um boxplot similar ao gráfico a seguir. 



No boxplot acima, os valores das estatísticas nas posições indicadas pelas letras A, B, C, D, E e F são: