

Seu próximo nível começa aqui
Seu desenvolvimento não pode ter limites. Garanta sua Assinatura Ilimitada e libere uma preparação completa com os melhores professores do Brasil.
Em uma base de dados composta por milhares de transações comerciais, um cientista de dados pretende identificar padrões de coocorrência entre produtos frequentemente adquiridos em conjunto, sem utilizar variáveis-alvo durante a análise. Diante do exposto, assinale a alternativa correta.
O algoritmo k-means identifica conjuntos frequentes de itens por meio das métricas de suporte, confiança e lift, produzindo regras de associação entre produtos.
O algoritmo Apriori identifica conjuntos frequentes de itens e possibilita a extração de regras de associação utilizando métricas como suporte, confiança e lift.
A Análise de Componentes Principais (PCA) identifica relações de associação entre itens ao projetar os dados em componentes ortogonais de maior variância.
Os Modelos de Mistura de Gaussianas (GMM) extraem regras de associação probabilísticas por meio da estimação dos parâmetros das distribuições gaussianas.
O agrupamento hierárquico identifica regras de associação entre produtos a partir da construção de um dendrograma baseado em medidas de similaridade.