-
A análise de agrupamentos é realizada de forma não supervisionada, isto é, não há pré-definição dos grupos para os dados serem inseridos. Logo, os dados são agrupados conforme suas semelhanças e não podem ser realocados.
Gabarito: Errado.
-
Na análise hierárquica de agrupamentos não se exige que tenha um número inicial de clusters e são considerados inflexíveis, uma vez que não se pode trocar um elemento de grupo.
-
Uai, Nishimura
-
Errado
A análise de agrupamentos é realizada de forma não supervisionada, isto é, não há pré-definição dos grupos para os dados serem inseridos. Logo, os dados são agrupados conforme suas semelhanças e não podem ser realocados.
Professor Ramon Souza (exponencial concursos)
-
Saudade de quando dava pra resolver questão com o método Nishimura :(((
-
Agora a técnica é:
SEGURA NA MÃO DE DEUS E VAIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIII!
-
quem errou, relaxa e aprenda! questão fora da curva cobrando uma sub-classificação de agrupamento. Cespe sempre aparece com essas surpresinhas!!!
Sem desânimo e segue a rotina até a aprovação
-
Nishimura perdeu a vez, agora é "técnica do inverso".
Pensei em marcar a questão como certa, então coloco errada
-
Quem quiser, dá um lida: https://operdata.com.br/blog/analise-de-cluster/
-
Na análise hierárquica de agrupamentos, é possível realocar um elemento que tenha sido alocado incorretamente no início do processo.
ERRADO
--> Análise Hierárquica: HIERARQUIA --> Inflexível --> Sem realocação --> Filho do rei é príncipe e o bastardo não pode.
--> Análise Não Hierárquica: SEM HIERARQUIA --> Flexível --> Permite a mudança, a realocação.
Aprofundamento (Marcus Thramm --> https://operdata.com.br/blog/analise-de-cluster/)
Métodos Hierárquicos
Esses métodos não exigem que já se tenha um número inicial de clusters e são considerados inflexíveis uma vez que não se pode trocar um elemento de grupo. Eles podem ser classificados em dois tipos: Aglomerativos e Divisivos
Métodos não-hierárquicos
Os métodos não-hierárquicos da análise de cluster são caracterizados pela necessidade de definir uma partição inicial e pela flexibilidade, uma vez que os elementos podem ser trocados de grupo durante a execução do algoritmo.
"A disciplina é a maior tutora que o sonhador pode ter, pois ela transforma o sonho em realidade."
-
Clusterização (Agrupamento)
Busca agrupar elementos em categorias, assim como a categorização. Mas se diferencia da última por não ter classes pré definidas de entrada (ou seja, faz uso de uma aprendizado NÃO SUPERVISIONADO).
Os agrupamentos podem ser divididos em 2 tipos:
. Hierárquico
--> Representado em Árvores
--> Grupos não flexíveis
--> Sem a possibilidade de melhoria gradativa
. Particionamento
--> Acontece em diferentes iterações, cada grupo se divide em K subconjuntos e se teve um resultado ruim se divide novamente.
--> Grupos flexíveis
--> Há melhoria gradativa
Logo, a resposta é ERRADO
O correto seria "Na análise particionada de agrupamentos, é possível realocar um elemento que tenha sido alocado incorretamente no início do processo."
-
Não precisamos da técnica do Nishimura, não nesta questão srsr
Precisamos ter em mente que o desafio do analista é analizar uma base de dados, ele precisa resumir as informações coletadas.
Neste sentido, os dados serão divididos por grupos, nos quais dentro de cada grupo os elementos devem ser semelhantes entre si e diferentes dos elementos dentro dos outros grupos.
Essa "separação" pode ser feita por dois métodos: o hierárquico e o não hierárquico.
Esses métodos são considerados inflexíveis uma vez que não se pode trocar um elemento de grupo.
Gabarito: ERRADO
Fonte: https://operdata.com.br/analise-de-cluster/
-
se vc errou é pq acertou, calma
-
Os métodos hierárquicos da análise de cluster tem como principal característica um algoritmo capaz de fornecer mais de um tipo de partição dos dados. Ele gera vários agrupamentos possíveis, onde um cluster pode ser mesclado a outro em determinado passo do algoritmo.
Esses métodos não exigem que já se tenha um número inicial de clusters e são considerados inflexíveis uma vez que não se pode trocar um elemento de grupo. Eles podem ser classificados em dois tipos: Aglomerativos e Divisivos.
Fonte: https://operdata.com.br/blog/analise-de-cluster/
-
NÃO HÁ HIERARQUIA EM AGRUPAMENTOS.
-
Comentário: na análise de agrupamentos as classes são desconhecidas, portanto não é possível realocar elementos. A Banca tenta confundir o candidato com a árvore de decisão. Errado
Hachid targino
-
análise hierarquica de agrupamento são técnicas não supervisionadas. não há uma definição previa para "ensinar" a referida técnica padrões a ser seguidos. essa técnica realiza a classificação dos dados em objetos com caracteristicas similares. logo, dados não tem como ser realocado.
-
ERRADO
o Agrupamento (clustering) pode ser:
- Hierárquico: Não são flexíveis (não se pode trocar um elemento de grupo) -> Caso da Questão
- Não Hierárquico: flexível (os elementos podem ser trocados de grupo, inclusive durante a execução do algoritmo)
-
ERRADO !
AGRUPAMENTO (CLUSTERING) HIERÁRQUICO É NÃO-FLEXÍVEL.
DESTE MODO, NÃO PERMITE A MUDANÇA DE UM ELEMENTO PARA OUTRO GRUPO.
FÉ NO PAI QUE A APROVAÇÃO SAI !!! SÓ VAMO
-
Questão
Na análise hierárquica de agrupamentos, é possível realocar um elemento ❌que tenha sido alocado incorretamente no início do processo.
- Métodos hierárquicos são inflexíveis (não se pode trocar um elemento de grupo);
- Métodos não-hierárquicos são flexíveis, pois os elementos podem ser trocados durante a execução do algoritmo.
Gabarito errado. ❌
-
DISCÍPULOS DE NISHIMURA, CADÊ VOCÊS????????????
-
Agrupamento (clustering) pode ser:
- Hierárquico: Não são flexíveis (não se pode trocar um elemento de grupo) -> Caso da Questão
- Não Hierárquico: flexível (os elementos podem ser trocados de grupo, inclusive durante a execução do algoritmo)
-
· AgrupameNto: Não supervisionado
· ClaSSificação: aprendizado Supervisionado
-
O SOLDADO NÃO PODE VIRAR GENERAL E VICE-VERSA. HIERARQUIA MILITAR SÓLIDA.
-
Análise Hierárquica de Agrupamentos = Análise de Agrupamentos:
Ocorre de forma não supervisionada -> não existe grupos de dados pré-definidos – os dados vão sendo agrupados à medida que vão sendo encontradas
semelhanças.
Se não existem grupos pré-definidos e o agrupamento ocorre pelas semelhanças, não é possível realocar um elemento que tenha sido alocado incorretamente no início do processo – não se pode trocar um elemento de grupo.
--> Análise Hierárquica: HIERARQUIA --> Inflexível --> Sem realocação --> Filho do rei é príncipe e o bastardo não pode.
--> Análise Não Hierárquica: SEM HIERARQUIA --> Flexível --> Permite a mudança, a realocação.
-
Os métodos hierárquicos da análise de cluster tem como principal característica a criação de um
algoritmo capaz de fornecer mais de um tipo de partição dos dados. Ele gera vários agrupamentos possíveis, onde
um cluster pode ser mesclado a outro em determinado passo do algoritmo. Esses métodos não exigem que já se tenha
um número inicial de clusters e são considerados inflexíveis uma vez que não se pode trocar um elemento de grupo.
Fonte: material Estratégia Concursos
-
O objetivo da CLUSTERIZAÇÃO é agrupar dados com certa similaridade entre si, portanto não é possível a mudança por ser HIERÁRQUICO, conforme dito na questão.