Leia o trecho a seguir: No agrupamento, métodos como K-means iterativamente minimizam a soma das distâncias quadradas entre pontos e seus centróides. Essa otimização utiliza conceitos de mínimos locais e funções de custo, com base no cálculo diferencial. O modelo depende de inicializações e convergências que envolvem análise estatística. Os modelos descritivos, como a análise de agrupamentos, são usados para identificar [preencher 1] nos dados, agrupando amostras com base em [preencher 2]. Os termos [preencher 1] e [preencher 2] são corretamente substituídos por:

A resposta correta é a alternativa C: 1 - padrões ocultos; 2 - similaridades

🎓 Gabarito A alternativa correta é C JUSTIFICATIVA: A análise de agrupamento (clustering) é uma técnica de aprendizado não supervisionado. Seu objetivo principal é descobrir estruturas ou "padrões ocultos" em dados que não possuem rótulos prévios. Para realizar essa tarefa, o algoritmo organiza os dados em grupos onde os elementos internos possuem alta "similaridade" entre si (geralmente medida por métricas de distância) e alta dissimilaridade em relação a elementos de outros grupos. Portanto, [preencher 1] refere-se a padrões ocultos e [preencher 2] refere-se a similaridades.

Leia o trecho a seguir: No agrupamento, métodos c — Gabarito

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