O texto em referência apresenta como exemplo de agrupamento uma companhia de vendas online que deseja agrupar seus clientes com base em suas características comuns (renda, idade, número de filhos, estado civil, grau de educação, etc.). Com o resultado do agrupamento, eles definirão campanhas de marketing e de divulgação específicas para cada um dos diferentes grupos que vierem a ser definidos.
DUHAM, Margareth H. Data mining : introductory and advanced topics. Upper Saddle River, NJ: Pearson Education, 2003, p.125.
A respeito das fontes que originaram os contos de fadas, analise as afirmativas a seguir e assinale V para a(s) Verdadeira(s) e F para a(s) Falsa(s).
I. ( ) Algoritmos de agrupamento só conseguem lidar com variáveis quantitativas. Sendo assim, parte das variáveis disponíveis para esse caso são irrelevantes.
II. ( ) Algoritmos de agrupamento são especializados no tratamento de conjuntos de dados exclusivamente qualitativos.
III. ( ) Algoritmos de agrupamento podem ter as suas soluções verificadas por um supervisor e, dessa forma, saberemos se o resultado é bom ou ruim.
IV. ( ) Seres humanos não possuem habilidade natural para agrupar e depois classificar, já que isso só pode ser realizado por meio de algoritmos.
V, V, F, F.
V, V, F, V.
F, V, F, V.
F, F, F, F.
V, V, V, V.
Soluções para a tarefa
Resposta:
Resposta Correta:
Correta F, F, F, F.
Explicação:
Feedback da resposta: Sua resposta está incorreta. A sequência está incorreta. Há algoritmos de agrupamento que lidam variáveis quantitativas, ou qualitativas, ou mistas. Portanto, as asserções I e II são falsas. Algoritmos de agrupamento não podem ter as suas soluções verificadas por um supervisor, pois fazem parte dos métodos de aprendizagem não supervisionada. E seres humanos possuem habilidade natural para agrupar e depois classificar. Portanto, as asserções III e IV também são falsas.
A respeito dos algoritmos de agrupamento, a opção correta é a alternativa D: "F, F, F, F"
Os algoritmos de agrupamento são uma técnica de aprendizado de máquina usada para agrupar dados.
Como os algoritmos de agrupamento podem ser úteis?
- Finanças: algoritmos de agrupamento podem ajudá-lo a encontrar padrões em dados financeiros e fornecer informações sobre em quais ações investir;
- Marketing: Os algoritmos de agrupamento podem ajudá-lo a entender o comportamento, as necessidades e as preferências de seus clientes, dividindo-os de acordo com seus interesses;
- Saúde: algoritmos de agrupamento podem ser usados para encontrar padrões em registros médicos e prever o risco de uma doença.
Quais são os algoritmos de agrupamento mais comuns?
- Algoritmos hierárquicos: criam uma hierarquia de classificadores colocando em sub-agrupamentos;
- Algoritmos particionais: colocam todos os dados no mesmo aglomerado até que não haja mais espaço entre eles.
Entenda mais sobre os algorítimos de agrupamento em: https://brainly.com.br/tarefa/21606176
