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Uma equipe de inteligência legislativa recebeu a tarefa de...
Uma equipe de inteligência legislativa recebeu a tarefa de identificar perfis de atuação parlamentar a partir de informações históricas relacionadas à apresentação de proposições, participação em comissões, frequência em sessões, temas de interesse e padrões de votação. Como não existiam categorias previamente definidas para os parlamentares analisados, optou-se pela utilização de técnicas de agrupamento para identificar estruturas naturalmente presentes nos dados. Durante os testes, foi necessário selecionar um método adequado para particionar os registros em grupos representados por centroides calculados iterativamente.
Assinale a alternativa que apresenta uma característica tecnicamente associada ao algoritmo K-means.
A
O algoritmo K-means identifica agrupamentos por densidade e classifica automaticamente observações isoladas como ruídos sem necessidade de parametrização prévia.
B
O algoritmo K-means constrói uma estrutura hierárquica de agrupamentos representada por dendrogramas, permitindo diferentes níveis de particionamento dos dados.
C
O algoritmo K-means determina automaticamente a quantidade ideal de agrupamentos por meio de procedimentos estatísticos incorporados ao próprio algoritmo.
D
O algoritmo K-means foi desenvolvido exclusivamente para variáveis categóricas, não sendo apropriado para análise de atributos numéricos contínuos.
E
O algoritmo K-means realiza particionamento dos dados em um número previamente definido de grupos, buscando minimizar a distância entre observações e centroides.