Questão 1471895 de Tecnologia da Informação - CESPE CEBRASPE 2026

Questão

ID 1471895

Disciplina: Tecnologia da Informação

Assunto: Agrupamento (Clustering)

Ano: 2026 Banca: CESPE CEBRASPE - Centro de Seleção e de Promoção de Eventos UnB Órgão: Secretaria de Estado da Tributação do Rio Grande do Norte

No âmbito do aprendizado de máquina não supervisionado, os algoritmos de agrupamento (clustering) apresentam diferentes abordagens para a organização de dados sem rótulos. Considerando as propriedades operacionais dos algoritmos k-means, DBSCAN e SOM (self-organizing maps), assinale a opção correta.

Alternativa A:
O DBSCAN e o SOM operam sob a mesma função de custo baseada na minimização da soma dos erros quadráticos (SSE) em relação a um ponto central fixo.
Alternativa B:
O k-means é um algoritmo de particionamento que minimiza a variância intracluster, sendo inerentemente robusto quanto à presença de outliers devido ao uso da média aritmética para o cálculo dos centroides.
Alternativa C:
O DBSCAN fundamenta-se na densidade local de pontos, permitindo a identificação de agrupamentos de formas geométricas arbitrárias e a segregação de ruído, prescindindo da especificação prévia do número de clusters.
Alternativa D:
O SOM utiliza uma arquitetura de rede neural competitiva para realizar a redução de dimensionalidade e o agrupamento, garantindo a preservação da topologia global sem a necessidade de definir uma vizinhança entre os neurônios.
Alternativa E:
O k-means apresenta desempenho superior ao DBSCAN na detecção de agrupamentos não convexos ou com densidades significativamente distintas.

Estatísticas Cadernos

Questão 1471895

Continue estudando na plataforma