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Na análise de agrupamento (clustering), os dados se ligam por semelhança, aproximação. Busca-se descobrir diferentes agrupamentos de dados com registros similares entre si e diferentes dos outros registros.
É um método de aprendizado não-supervisionado e, portanto, utiliza-se a heurística (aproximação progressiva) para descoberta dos clusters.
Gab: Certo
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Gab. CERTO!
O agrupamento (clustering) é uma técnica que visa fazer agrupamentos automáticos de dados segundo o seu grau de semelhança, permitindo a descoberta por faixa de valores e pelo exame de atributos das entidades envolvidas.
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Questão Correta, porém está dando como errada.
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No processo de Clusterização, ou Agrumpamento, ou ainda Agregação; os dados, como por exemplo no algoritmo de k-means, são agrupados baseando-se no centróide, o qual apresenta caracteristicas diferentes dos centróides de outros grupos, agregando os elementos mais similares desse centróide similar e distanciando esses elementros de outros elementos similares a outros centróides. representação visual de como é, mais ou menos: https://sketchtoy.com/69495549
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gaba: CERTO
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Uma dica: filtrem esse assunto por ano; de 2010 a 2020.
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mineração de dados por agrupamento (clustering), são utilizados algoritmos com heurísticas
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EU NÃO ESTOU ENTENDENDO É MAIS NADA, AQUI OS GABARITO ESTÁ COM CERTAS E OUTRAS ERRADA, PELO QUE ESTOU LENDO DOS AMIGOS DO QC TODAS ESTÃO ERRADA É ISSO MESMO, PORQUE PARA MIM APARECE NESSE CASO DA QUESTÃO COMO CERTA.
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algoritmos com heurísticas = por comportamento
CERTO
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Gabarito CERTO
o QUE faz todo sentindo, já que o agrupamento é uma técnica não-supervisionada, sendo razoável a clusterização se dar de "forma automática" por algoritmos e aprendizado de máquina.
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Na análise de agrupamento (clustering), os dados se ligam por semelhança, aproximação. Busca-se descobrir diferentes agrupamentos de dados com registros similares entre si e diferentes dos outros registros.
É um método de aprendizado não-supervisionado e, portanto, utiliza-se a heurística (aproximação progressiva) para descoberta dos clusters.
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Técnica de agrupamento (clustering)
permite a descoberta de dados por faixa de
valores,
· explorar grandes quantidades
de dados
· procura de padrões
consistentes
· regras de associação ou
sequências temporais
· detectando assim novos
subconjuntos
· processo de descoberta automática de
informações úteis
· destaca-se
o reconhecimento de padrões por meio de
comparação e análise dos dados
· o que se refere à mineração de dados, julgue o item a seguir.
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Algoritmos por heurística se referem ao comportamento e aproximação progressiva. Como por exemplo os antivírus de segunda geração que utilizam técnicas heurísticas.
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Adendo:
-se começar com A é não supervisionado
-se não começar com A é supervisionado
NÃO supervisionados: utiliza-se a heurística (aproximação progressiva)
- Agrupamento (lembrar que também pode ser chamado de Clustering)
Cluster - Um agrupamento é uma coleção de registros similares entre si, porém diferentes dos outros registros nos demais agrupamentos. Esta tarefa difere da classificação uma vez não necessita que os registros sejam previamente categorizados – trata-se de um aprendizado não-supervisionado.
As regras de associação adotadas em mineração de dados buscam padrões frequentes entre conjuntos de dados e podem ser úteis para caracterizar, por exemplo, hábitos de consumo de clientes: suas preferências são identificadas e em seguida associadas a outros potenciais produtos de seu interesse.
Supervisionados: (há conjunto de treinamento e grupos predefinidos)
Na ação de obtenção de informações por meio de aprendizado de máquina, verificou-se que o processo que estava sendo realizado consistia em examinar as características de determinado objeto e atribuir-lhe uma ou mais classes; verificou-se também que os algoritmos utilizados eram embasados em algoritmos de aprendizagem supervisionados. Assertiva: Nessa situação, a ação em realização está relacionada ao processo de classificação. Q933315
- Regressão
- Detecção de desvios
Os principais métodos de mineração de dados:
Rede Neurais
- Árvore de Decisão
- Algoritmos Genéticos
- Lógica Fuzzy (Difusa)
- Estatística
Só com isso você já consegue matar 95% das questões de data mining
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Gabarito: Certo.
Em geral, as heurísticas existentes para clusterização podem corresponder a métodos hierárquicos ou de particionamento. Métodos hierárquicos vão construir árvores de cluster, são bons quando se busca alguma similaridade e aplicabilidade a um determinado atributo. No entanto, apresentam a desvantagem de que o cluster do algoritmo tende a não "re-visitar" os clusters que foram formados ao longo da árvore. Então, não há um refinamento. Os métodos de particionamento dividem o conjunto em "k" subconjuntos, através de iterações, usando uma função objetivo.
Bons estudos!
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CLUSTERING -> AGRUPAMENTO OU AGLOMERAÇÃO
Técnica de mineração de dados que possibilita a realização de agrupamentos automáticos de dados segundo seu grau de semelhança.
Q CESPE
Agrupar registros em grupos, de modo que os registros em um grupo sejam semelhantes entre si e diferentes dos registros em outros grupos é uma maneira de descrever conhecimento descoberto durante processos de mineração de dados.
gab: C
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Não necessariamente né
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QC tá uma beleza ein, eu estudei em 2016 aqui na plataforma, passei quase 3 anos ausente, volto e continuam os mesmos problemas. São coisas assim que destroem grandes empresas.
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Assertiva C
No método de mineração de dados por agrupamento (clustering), são utilizados algoritmos com heurísticas para fins de descoberta de agregações naturais entre objetos
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CERTO
AGRUPAMENTO (Clustering)
- Identifica os elementos SIMILARES (homogêneos) e AGRUPA automaticamente.
- Não possui classes pré-definidas.
- Utiliza algoritmos com heurísticas para fins de descoberta de SIMILARIDADES e agregações naturais (formação de grupos)
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(CESPE) A análise de clustering é uma tarefa que consiste em agrupar um conjunto de objetos de tal forma que estes, juntos no mesmo grupo, sejam mais semelhantes entre si que em outros grupos. (CERTO)
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(CESPE) O uso de agrupamento (clustering) em DataMining exige que os registros sejam previamente categorizados, tendo por finalidade aproximar registros similares para predizer valores de variáveis. (ERRADO)
· Trata-se de Classificação (classes pré-definidas e preditivo)
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(CESPE) A técnica de agregação na mineração de dados atua em conjunto de registros que tenham sido previamente classificados. (ERRADO)
obs: Agregação = Agrupamento (clustering)
· Trata-se de Classificação (classes pré-definidas)
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(CESPE) No método de mineração de dados por agrupamento (clustering), são utilizados algoritmos com heurísticas para fins de descoberta de agregações naturais entre objetos. (CERTO)
- Utiliza algoritmos com heurística para fins de descoberta de SIMILARIDADES e agregações naturais (formação de grupos)
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(CESPE) Em se tratando de mineração de dados, a técnica de agrupamento (clustering) permite a descoberta de dados por faixa de valores, por meio do exame de alguns atributos das entidades envolvidas. (CERTO)
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MINERAÇÃO DE DADOS
A respeito de mineração de dados: no método de mineração de dados por agrupamento (clustering), são utilizados algoritmos com heurísticas para fins de descoberta de agregações naturais entre objetos.
AGRUPAMENTO (Clustering)
- Identifica os elementos SIMILARES (homogêneos) e AGRUPA automaticamente.
- Não possui classes pré-definidas.
- Utiliza algoritmos com heurísticas para fins de descoberta de SIMILARIDADES e agregações naturais (formação de grupos) fonte: comentário bruno cerqueira.
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heuristica ele quis dizer que é não supervisionado
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Heurística: arte de inventar, de fazer descobertas; ciência que tem por objeto a descoberta dos fatos.
Clustering → Não supervisionado. Descobre similaridades entre objetos e agrupa-os.
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***Adendo:
Cuidado para não confundir Clustering com Associação.
Clustering → Associa pelas similaridades e agrupa.
Associação → Associa pela concorrência entre objetos (Tais pessoas compraram X produtos e Y no mercado do Ciclano) e agrupa.
Nas questões é bem difícil de identificar :(
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Na análise de agrupamento (clustering), os dados se ligam por semelhança, aproximação. Busca-se descobrir diferentes agrupamentos de dados com registros similares entre si e diferentes dos outros registros.
É um método de aprendizado não-supervisionado e, portanto, utiliza-se a heurística (aproximação progressiva) para descoberta dos clusters.
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Agrupamento (Clustering)
- NÃO supervisionado
- Não são classificado
- Não tem estrutura definida
- *São agrupado conforme sua semelhança não podem ser REALOCADO
- * Utiliza algoritmos com heurísticas para fins de descoberta de SIMILARIDADES e agregações naturais
- *Agrupar um conjunto de objetos de tal forma que estes, juntos no mesmo grupo, sejam mais semelhantes entre si que em outros grupos.(PF2021)
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Trata-se de uma questão sobre mineração de dados.
O comando da questão afirma que na clusterização, são utilizados algoritmos como heurísticas para descobrir as agregações entre os elementos.
Dentro da mineração nós temos algumas análises que são feitas como, por exemplo, uma regressão, que busca prever determinado valor, ou uma classificação, que dado certo elemento busca enquadra-lo em alguma classe pré-determinada, e temos também os agrupadores (clusters), que, dado uma série de elementos, busca agrupá-los entre si conforme suas características.
A clusterização é feita de algumas formas como, por exemplo, pela distancia entre os pontos, e utiliza algoritmos distintos, como o Kmeans que utiliza-se de heurística para fazer os clusters.
Gabarito do Professor: CERTO.