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Uma Secretaria Estadual analisa contribuintes do ICMS com variáveis numéricas contínuas padronizadas (faturamento, variação intermensal, frequência de retificações e uso de créditos), sem conhecimento prévio do número de grupos, e deseja obter uma estrutura hierárquica interpretável para priorização de auditorias. A combinação técnica que atende ao cenário descrito é
o emprego de k-medoids com distância Manhattan para produzir um dendrograma de risco fiscal.
a utilização de clusterização hierárquica aglomerativa com método de Ward e distância euclidiana ao quadrado.
a aplicação de k-means com distância euclidiana, com definição prévia do número de grupos e segmentação plana dos contribuintes.
a utilização de clusterização hierárquica divisiva com distância do cosseno para variáveis contínuas padronizadas.
a adoção de DBSCAN com métrica de correlação de Pearson para identificar grupos por densidade.