Questão 31 — Mineração de Dados — Algoritmos (Ciência de Dados) — Cebraspe · Agência Espacial Brasileira (AEB) 2025

Ciência de Dados Mineração de Dados — Algoritmos

Cebraspe 2025

Agência Espacial Brasileira (AEB) · Tecnologista Júnior – Especialidade: Tecnologia da Informação

Gabarito disponível

No contexto da mineração de dados, diferentes algoritmos são utilizados para solucionar problemas específicos, como segmentação de dados, descoberta de padrões e construção de modelos preditivos. Considerando os métodos Apriori, FP-Growth, k-means e árvores de decisão, assinale a opção que corresponde à descrição correta do funcionamento de um desses algoritmos.

Selecione uma alternativa A) O Apriori gera padrões frequentes analisando apenas pares de itens, sem a necessidade de avaliar conjuntos de itens maiores ao longo do processo. B) O algoritmo FP-Growth é amplamente utilizado para descoberta de padrões frequentes em grandes bases de dados, sendo uma alternativa eficiente ao Apriori ao evitar a geração de candidatos. C) O k-means automaticamente determina o número ideal de clusters com base na densidade dos dados, sem necessidade de parametrização prévia. D) O k-means é um algoritmo de agrupamento que pode identificar clusters de formatos arbitrários e é robusto contra outliers, sendo adequado para dados com distribuições não esféricas. E) A árvore de decisão é insensível a ruídos, sendo capaz de generalizar bem para novos dados, independentemente da qualidade do conjunto de treinamento.