Informe Verdadeiro (V) ou Falso (F) em relação às seguintes ...
( ) As abordagens de redução de dados vertical conhecidas como Filter realizam a seleção de atributos sem considerar o algoritmo de mineração de dados que será utilizado aos atributos selecionados. Por outro lado, as abordagens conhecidas como Wrapper experimentam o algoritmo de mineração de dados para cada conjunto selecionado, avaliando os resultados obtidos.
( ) Os algoritmos de clusterização e classificação automática visam modelar os dados utilizando padrões locais enquanto que algoritmos de regras de associação procuram modelar os dados utilizando padrões globais.
( ) São exemplos de métodos de clusterização: k-means, k-Modes, k-medoids e BIRCH
( ) São exemplos de métodos de descoberta de sequencias: GSP, CART, MSDD, SPADE
Gabarito comentado
Confira o gabarito comentado por um dos nossos professores
A alternativa correta é a D.
Vamos analisar cada uma das afirmativas para entender o porquê:
1. Afirmativa:
As abordagens de redução de dados vertical conhecidas como Filter realizam a seleção de atributos sem considerar o algoritmo de mineração de dados...
Verdadeiro. A técnica Filter realiza a seleção de atributos de forma independente do algoritmo de mineração de dados. Ela analisa as características dos dados em si, enquanto a técnica Wrapper envolve o uso de um algoritmo específico para avaliar subconjuntos de dados, testando a eficácia diretamente com o modelo de mineração.
2. Afirmativa:
Os algoritmos de clusterização e classificação automática visam modelar os dados utilizando padrões locais enquanto que algoritmos de regras de associação...
Falso. Algoritmos de clusterização e classificação buscam identificar padrões globais nos dados, agrupando ou classificando elementos com base em características comuns. Já algoritmos de regras de associação focam em padrões locais, como a identificação de relações frequentes entre conjuntos de itens em transações.
3. Afirmativa:
São exemplos de métodos de clusterização: k-means, k-Modes, k-medoids e BIRCH
Verdadeiro. Todos os métodos citados, k-means, k-Modes, k-medoids e BIRCH, são de fato técnicas de clusterização, utilizadas para agrupar dados com base em semelhanças.
4. Afirmativa:
São exemplos de métodos de descoberta de sequências: GSP, CART, MSDD, SPADE
Falso. GSP e SPADE são realmente métodos de descoberta de sequências, mas CART é um algoritmo de árvore de decisão, e MSDD não é amplamente reconhecido como um método de descoberta de sequências. Esta afirmação contém uma mistura de métodos inadequados e incorretos.
Gostou do comentário? Deixe sua avaliação aqui embaixo!
Clique para visualizar este gabarito
Visualize o gabarito desta questão clicando no botão abaixo
Comentários
Veja os comentários dos nossos alunos
GABARITO D
( ) Os algoritmos de clusterização e classificação automática visam modelar os dados utilizando padrões locais enquanto que algoritmos de regras de associação procuram modelar os dados utilizando padrões globais. FALSO. Padrões locais é somente os de clusterização, os de classificação e os de associação utilizam padrões globais.
( ) São exemplos de métodos de descoberta de sequencias: GSP, CART, MSDD, SPADE. FALSO. O CART é de classificação. Os demais são todos sequenciais.
Clique para visualizar este comentário
Visualize os comentários desta questão clicando no botão abaixo
Conheça nossos planos