Questão 20452 — Tecnologias da Informação

Resposta: C

K-Means e K-Medoids são algoritmos clássicos de agrupamento baseado em partição. Eles dividem o conjunto de dados em um número K de clusters, atribuindo cada ponto de dado ao cluster mais próximo de seu centroide (no caso do K-Means) ou medóide (no caso do K-Medoids). O objetivo é otimizar a separação dos dados em K partições distintas. Agrupamento hierárquico cria uma estrutura em árvore, agrupamento baseado em densidade identifica clusters em regiões densas, agrupamento baseado em modelo assume uma distribuição probabilística, e agrupamento baseado em grade discretiza o espaço de dados.