A métrica de distância é central no aprendizado por agrupamento, permitindo avaliar a semelhança entre elementos de um conjunto. Distâncias como a de Minkowski generalizam métricas específicas, ajustando o impacto de diferenças em cada dimensão. Neste sentido, assinale a alternativa que define corretamente o funcionamento de algoritmos hierárquicos de agrupamento em aprendizado de máquina.

A resposta correta é a alternativa C: Eles agrupam os dados de maneira progressiva, formando uma estrutura em forma de árvore chamada dendrograma.

🎓 Gabarito A alternativa correta é C JUSTIFICATIVA: Algoritmos de agrupamento hierárquico (como o AGNES ou DIANA) operam criando uma hierarquia de clusters. Esse processo ocorre de forma progressiva, seja fundindo pares de clusters (abordagem aglomerativa) ou dividindo-os (abordagem divisiva). O resultado visual e estrutural dessa técnica é uma árvore de conexões denominada dendrograma, que permite visualizar as relações de similaridade em diferentes níveis de granularidade sem a necessidade de definir o número de clusters $k$ a priori.

A métrica de distância é central no aprendizado por agr — Gabarito

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