Avaliação de Unsupervised Machine Learning: Clustering I - 01/11/2022
Unsupervised Machine Learning: Clustering I
Professor: Wilson Tarantin Junior
Avaliação realizada por:
Avaliação realizada em: 15/11/2022
Iniciar
Parabéns - Você terminou Avaliação de Unsupervised Machine Learning: Clustering I - 01/11/2022.
Você fez %%SCORE%% de %%TOTAL%%.
Sua média é: %%RATING%%
Your answers are highlighted below.
Question 1 |
Sobre a escolha da medida de dissimilaridade para uma análise de cluster, assinale a alternativa CORRETA.
A | É irrelevante, pois sempre resultam no mesmo agrupamento hierárquico independentemente da medida escolhida. |
B | É relevante, pois medidas de dissimilaridade distintas podem gerar agrupamentos hierárquicos distintos. |
C | É irrelevante, pois sempre resultam no mesmo método de encadeamento independentemente da medida escolhida. |
D | É relevante, pois medidas de dissimilaridade distintas podem gerar quantidades diferentes de clusters no estágio zero da análise hierárquica. |
Question 2 |
Na análise de clusters, um esquema hierárquico aglomerativo implica em:
A | Iniciar a análise considerando que cada observação é um cluster. |
B | Iniciar a análise sabendo ao certo quantos clusters serão formados. |
C | Identificar quais serão os centroides iniciais para a análise. |
D | Iniciar a análise considerando todas as observações como um único cluster. |
Question 3 |
No contexto da análise de clusters, quando é adequado aplicar o procedimento de ZScore?
A | É sempre necessário, sem exceção. |
B | Sempre que as variáveis estiverem previamente padronizadas. |
C | Quando as variáveis apresentarem diferenças nas unidades de medidas. |
D | Nunca é necessário, pois as escalas se ajustam automaticamente. |
Question 4 |
Em relação à análise de cluster hierárquica aglomerativa, é CORRETO afirmar que:
A | Existe somente uma medida de dissimilaridade que pode ser utilizada nesta análise. |
B | A análise depende de escolhas como a medida de dissimilaridade e o método de encadeamento. |
C | A quantidade final de clusters deve ser conhecida antes mesmo de iniciar a análise. |
D | Existe somente um método de encadeamento que pode ser utilizado nesta análise. |
Question 5 |
Na análise de cluster, o dendrograma é utilizado para:
A | Identifi car os centroides do método K-means. |
B | Apresentar as opções de medidas de dissimilaridade para análise. |
C | Padronizar as variáveis antes da realização da análise. |
D | Visualizar a quantidade de clusters que podem ser formados. |
Question 6 |
Sobre os métodos de encadeamento na análise de cluster, é CORRETO afirmar que:
A | O single linkage privilegia as menores distâncias entre observações. |
B | O complete linkage privilegia as menores distâncias entre as observações. |
C | O complete linkage privilegia as distâncias médias entre as observações. |
D | O average linkage privilegia as menores distâncias entre as observações. |
Question 7 |
Analise as assertivas a seguir e assinale a alternativa que indica formas de se obter medidas de dissimilaridade.
I. Distância de Minkowski
II. Distância euclidiana
III. Distância de Chebychev
A | I, II e III. |
B | Apenas I e II. |
C | Apenas II. |
D | Apenas I e III. |
Question 8 |
Em relação às técnicas de agrupamentos hierárquicos, avalie as técnicas apresentadas:
I. Complete Linkage é a técnica de agrupamento que se baseia no cálculo do vizinho mais próximo.
II. Average Linkage é a técnica de agrupamento que se baseia na média da distância.
A | Os itens I e II estão incorretos. |
B | Os itens I e II estão corretos. |
C | Somente o item II está correto. |
D | Somente o item I está correto. |
Question 9 |
alisando um dendrograma resultante da análise de clusters aglomerativa, é CORRETO afirmar que:
A | É necessário indicar, a priori, quantos clusters serão formados para a montagem do gráfico. |
B | Quanto menor o salto de distância para a junção das observações ou clusters, mais semelhantes são as observações ou clusters agrupados. |
C | O último estágio do gráfi co indicará a formação de quantos clusters o analista deseja. |
D | A formação de clusters após grandes saltos de distâncias indicam junção de observações muito semelhantes. |
Question 10 |
Dentre os elementos listados a seguir, assinale a alternativa que contém os elementos diretamente relacionados à análise de cluster:
A | Intervalo de confi ança para média, modelo preditivo. |
B | Teste de hipótese para coefi cientes, tabela de contingência. |
C | Medida de dissimilaridade, método de encadeamento. |
D | Matriz de correlações, teste qui-quadrado para associações. |
Quando você terminar, clique no botão abaixo. Se algum item estiver incompleto ele será marcado como incorreto.
Ver Resultados
Existem 10 questões incompletas.
Você terminou
questões
questão
Sua nota é
Correta
Errado
Partial-Credit
You have not finished your quiz. If you leave this page, your progress will be lost.
Correct Answer
You Selected
Not Attempted
Final Score on Quiz
Attempted Questions Correct
Attempted Questions Wrong
Questions Not Attempted
Total Questions on Quiz
Question Details
Results
Date
Score
Dica
Time allowed
minutes
seconds
Time used
Answer Choice(s) Selected
Question Text
Pronto!
Estude mais!
Continue tentando!
Razoável!
Bom trabalho!
Perfeito!
Este artigo foi útil ?
SimNão
Last modified: 13 de novembro de 2023