Questão 2546085

O Apriori gera padrões frequentes analisando apenas pares de itens, sem a necessidade de avaliar conjuntos de itens maiores ao longo do processo.

O algoritmo FP-Growth é amplamente utilizado para descoberta de padrões frequentes em grandes bases de dados, sendo uma alternativa eficiente ao Apriori ao evitar a geração de candidatos.

O k-means automaticamente determina o número ideal de clusters com base na densidade dos dados, sem necessidade de parametrização prévia.

O k-means é um algoritmo de agrupamento que pode identificar clusters de formatos arbitrários e é robusto contra outliers, sendo adequado para dados com distribuições não esféricas.

A árvore de decisão é insensível a ruídos, sendo capaz de generalizar bem para novos dados, independentemente da qualidade do conjunto de treinamento.