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Amplamente utilizado em tarefas de clusterização, o...
Amplamente utilizado em tarefas de clusterização, o algoritmo k-means
A
ignora valores extremos, uma vez que o cálculo do centroide é baseado em medianas.
B
tende a produzir clusters esféricos, sendo sensível à escala dos atributos.
C
encontra agrupamentos independentemente da inicialização e converge para a solução global ótima.
D
produz como saída, durante sua execução, o valor ótimo de k.
E
é adequado para dados categóricos, pois calcula centroides usando a moda das categorias.