Questão
ID 252248Disciplina: Tecnologia da Informação
Assuntos: Aprendizado Não Supervisionado, Clusterização (Agrupamento)
Ano: 2026 Banca: FADESP - Fundação de Amparo e Desenvolvimento da Pesquisa Órgão: Secretaria da Fazenda do Pará
Considere as seguintes afirmativas sobre algoritmos e técnicas utilizadas em aprendizado não supervisionado, especialmente no contexto de clusterização:
I. K-Means, DBSCAN e Gaussian Mixture Models (GMM) são métodos amplamente empregados para tarefas de clusterização, embora se baseiem em pressupostos estatísticos e geométricos distintos.
II. DBSCAN e Mean-Shift são algoritmos que não exigem a definição prévia do número de clusters, pois os identificam implicitamente, a partir da densidade dos dados ou da estimação de modos da distribuição.
III. Critérios de informação como Akaike Information Criterion (AIC) e Bayesian Information Criterion (BIC), bem como heurísticas como o método do Elbow, são utilizados como técnicas auxiliares para apoiar a escolha do número adequado de clusters em determinados algoritmos.
É (são) verdadeira(s) a(s) alternativa(s):