Questão 105 — Mineração de Dados — Agrupamento (k-means) (Ciência de Dados) — Cebraspe · Secretaria de Estado da Fazenda de Sergipe (SEFAZ/SE) 2025

Ciência de Dados Mineração de Dados — Agrupamento (k-means)

Cebraspe 2025

Secretaria de Estado da Fazenda de Sergipe (SEFAZ/SE) · Auditor Fiscal Tributário

Gabarito disponível

Assinale a opção em que é corretamente apresentada uma limitação do particionamento final produzido pelo algoritmo k-means.

Selecione uma alternativa A) inaplicabilidade para grupos com formato aproximadamente esférico e de tamanhos variados B) exigência de que os dados de entrada estejam previamente rotulados C) imutabilidade do resultado final, independentemente da inicialização dos centroides D) não utilização de medidas de distância, como a euclidiana, para o cálculo da similaridade entre pontos e centroides E) necessidade de que o número de grupos (k) seja definido antes da execução do algoritmo

Resolução comentada

Limitação do k-means: k deve ser definido previamente.

O k-means exige que o número de grupos k seja informado antes da execução, o que é uma limitação clássica, pois nem sempre se conhece o k adequado. Além disso, o resultado depende da inicialização dos centroides.

Análise das alternativas

A) Ao contrário, o k-means funciona bem com grupos aproximadamente esféricos; sua limitação é com formatos não esféricos. B) É um algoritmo não supervisionado e não exige rótulos. C) O resultado pode variar conforme a inicialização, podendo cair em ótimos locais. D) Utiliza medidas de distância, geralmente a euclidiana.

Referência: Mineração de dados – agrupamento (k-means)

Resolução comentada do VaiConcursos.