Disciplinas:
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Governança de TI 2
Legislação Federal 2
Legislação dos Municípios do Estado do Rio Grande do Sul 19
Programação 2
Segurança da Informação 1
A clusterização é uma técnica de aprendizado não supervisionado que agrupa dados
com características similares. Sobre as diferentes técnicas de clusterização, analise as assertivas
abaixo:
I. Hierarchical Clustering é mais adequado para grandes volumes de dados devido ao seu baixo custo computacional.
II. K-means é um algoritmo de clusterização que minimiza a variância dentro dos clusters ao calcular centros iterativamente.
III. DBSCAN é capaz de detectar clusters de formato arbitrário e identificar pontos como ruído se eles não pertencem a nenhum cluster.
Quais estão corretas?
I. Hierarchical Clustering é mais adequado para grandes volumes de dados devido ao seu baixo custo computacional.
II. K-means é um algoritmo de clusterização que minimiza a variância dentro dos clusters ao calcular centros iterativamente.
III. DBSCAN é capaz de detectar clusters de formato arbitrário e identificar pontos como ruído se eles não pertencem a nenhum cluster.
Quais estão corretas?
