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Na análise de dados, os algoritmos de agrupamento hierárquico aglomerativos desempenham um papel crucial na identificação de padrões e estruturas nos conjuntos de dados. Esses algoritmos começam com cada objeto como um cluster individual e, em seguida, combinam progressivamente os clusters mais próximos até que todos os objetos estejam agrupados em um único cluster. Uma característica distintiva desses algoritmos é a escolha da medida de distância para determinar quais clusters combinar em cada etapa. Por exemplo, o algoritmo de ligação mínima (single-link) utiliza a distância mínima entre os objetos dos clusters, favorecendo clusters finos e alongados. Já o algoritmo de ligação máxima (complete-link) considera a distância máxima entre os objetos, resultando em clusters mais esféricos e menos suscetíveis a ruídos e outliers.
Levando em conta essas informações, assinale a alternativa, que descreve a medida de distância utilizada pelo algoritmo de ligação média (average-link) nos algoritmos de agrupamento hierárquico aglomerativos?
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JUSTIFICATIVA
A alternativa correta é “Calcula a distância média entre todos os pares de objetos nos clusters para determinar a união dos clusters”, pois o algoritmo de ligação média (average-link) calcula a distância média entre todos os pares de objetos nos clusters para determinar a união dos clusters, proporcionando um equilíbrio entre os extremos representados pelos algoritmos de ligação mínima e máxima.
As demais alternativas estão incorretas pois: a alternativa “Utiliza a distância mínima entre os objetos dos clusters para determinar a união dos clusters” é incorreta porque descreve a medida de distância utilizada pelo algoritmo de ligação mínima (single-link),que se baseia na distância mínima entre os objetos de dois clusters diferentes para determinar a união dos clusters; a alternativa “Considera a distância máxima entre os objetos dos clusters para formar os clusters” é incorreta porque descreve a medida de distância utilizada pelo algoritmo de ligação máxima (complete-link), que considera a distância máxima entre os objetos de dois clusters diferentes para formar os clusters; a alternativa “Emprega uma medida de dissimilaridade baseada na distância euclidiana entre os centros dos clusters” é incorreta porque nenhum dos algoritmos aglomerativos padrão de ligação mínima, média ou máxima. Além disso, os algoritmos de agrupamento hierárquico aglomerativos não se baseiam tipicamente na distância entre os centros dos clusters para determinar a união dos clusters; a alternativa “Utiliza uma matriz de dissimilaridades contendo as distâncias entre os objetos para formar os cluster” é incorreta porque embora os algoritmos hierárquicos utilizem matrizes de dissimilaridades, esta não é uma descrição específica da medida de distância utilizada pelo algoritmo de ligação média. A matriz de dissimilaridades é uma ferramenta comum em vários métodos de agrupamento, mas a forma como essa matriz é utilizada para determinar a união dos clusters varia de acordo com o critério de ligação específico de cada algoritmo.