13 de novembro de 2023• rafaelrjp
Question 1 |
A | Dendrograma. |
B | Método de encadeamento. |
C | Centroides dos clusters. |
D | Medida de dissimilaridade. |
Question 2 |
A | Pode ser interpretado com base nos saltos de distâncias. |
B | Auxilia na identificação da quantidade de clusters no método hierárquico. |
C | É um output referente ao método de clusterização K-means. |
D | Seu estágio final mostra todas as observações agrupadas em um cluster. |
Question 3 |
A | Utiliza como referência a distância entre as observações mais distantes. |
B | Não utiliza medidas de distância entre as observações como referência. |
C | Utiliza como referência a distância média entre as observações. |
D | Utiliza como referência a distância entre as observações mais próximas. |
Question 4 |
A | Utiliza como referência a distância entre as observações mais distantes. |
B | Não utiliza medidas de distância entre as observações como referência. |
C | Utiliza como referência a distância média entre as observações. |
D | Utiliza como referência a distância entre as observações mais próximas. |
Question 5 |
A | Somente variáveis qualitativas podem ser utilizadas. |
B | Somente variáveis quantitativas podem ser utilizadas. |
C | Tanto variáveis qualitativas quanto quantitativas podem ser utilizadas. |
D | Somente variáveis categóricas podem ser utilizadas. |
Question 6 |
A | No método K-means, um cluster pode ter vários centroides. |
B | O método k-means apresenta mais limitações para trabalhar em datasets com grande volume de dados quando se comparado ao método hierárquico. |
C | Não é correto utilizar o resultado da análise de um dendrograma e a defi nição do número de cluster do método hierárquico como input do modelo k-means. |
D | Após o K-means, o teste F calcula a variabilidade entre os grupos dividida pela variabilidade dentro dos grupos para cada variável para analisar quais
contribuíram para a formação de pelo menos um grupo. |
Question 7 |
A | O método de Elbow e o dendrograma representam os mesmos métodos para a identifi cação do número ideal de clusters. |
B | ma um gráfi co da soma dos quadrados totais internos aos clusters em função do número de clusters. |
C | Esse método só pode ser utilizado quando o número de observações do banco de dados é menor que 10. |
D | O método retorna exatamente qual é a quantidade de clusters que deve ser utilizada na modelagem. |
Question 8 |
A | Baseia-se na minimização da soma dos quadrados das observações em relação aos centroides de seus respectivos clusters. |
B | É uma modelagem que identifi ca a quantidade ideal de clusters utilizando o dendrograma. |
C | Não é necessário informar a quantidade de clusters como input do modelo. |
D | A quantidade ideal de clusters é obtida como output do modelo. |
Question 9 |
A | No K-means, o método de encadeamento é escolhido a priori; no método hierárquico, o método de encadeamento é escolhido no passo a passo do esquema de
aglomeração. |
B | No K-means, a quantidade de clusters é escolhida no passo a passo do esquema de aglomeração; no método hierárquico, a quantidade de clusters é escolhida ante de
iniciar a análise. |
C | No K-means, a quantidade de clusters é escolhida a priori; no método hierárquico, a quantidade de clusters é escolhida no passo a passo do esquema de
aglomeração. |
D | No K-means, o método de encadeamento é escolhido no passo a passo do esquema de aglomeração; no método hierárquico, o método de encadeamento é escolhido a
priori. |
Question 10 |
A | Quanto maiores os saltos, mais homogêneas são as observações unidas. |
B | Pequenos saltos unem observações muito distintas. |
C | Grandes saltos unem observações muito distintas. |
D | Quanto menores os saltos, mais heterogêneas são as observações unidas. |
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| Fim |
Last modified: 13 de novembro de 2023
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