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Com relação ao algoritmo baseado em distância k-NN (Nearest Neighbour), podemos afirmar que: I - O k-NN é considerado um algoritmo "preguiçoso" pois não existe um processo de aprendizado para indução de um modelo. Sendo que o processamento pesado é feito somente na etapa de inferência (após o treinamento). II - O k-NN tem a vantagem de ser incremental, ou seja, o conjunto de treinamento pode ser aumentando simplesmente armazenando novos objetos em memória. III- O k-NN pode ser utilizado para estimação de atributos em dados incompletos.
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JUSTIFICATIVA Conforme visto na teoria, todas as afirmações estão corretas. O k-NN é um algoritmo considerado "preguiçoso", é um algoritmo incremental, também é bom na estimação de atributos em dados incompletos.