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Cebraspe · Serviço Brasileiro de Apoio às Micro e Pequenas Empresas (SEBRAE) 2024

Questão 31 — Ciência de Dados: Aprendizado de Máquina — K-means

Ciência de Dados Aprendizado de Máquina — K-means

Cebraspe 2024 Superior

Serviço Brasileiro de Apoio às Micro e Pequenas Empresas (SEBRAE) · Analista Técnico II – Cientista de Dados

Gabarito disponível

Em relação aos conceitos do algoritmo k-means, julgue os itens a seguir.
I É importante continuar as iterações do algoritmo k-means até que a mudança na posição dos centroides entre as iterações seja menor que um limite predefinido.
II No coeficiente de silhueta, quanto mais próximo o coeficiente estiver de 1, menor a distância entre os clusters; 0 indica que os dados podem estar no cluster errado; valores negativos sugerem que o ponto está na borda.
III Apesar de um maior número clusters sempre reduzir o SSE (sum of squared errors), isso não significa que mais clusters sempre sejam melhores, pois um número muito grande de clusters pode levar a overfitting do modelo.
Assinale a opção correta.
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Gabarito: C

Fonte: Gabarito preliminar: Gabarito oficial definitivo — Perfil 14