Uma equipe de ciência de dados recebeu a tarefa de implantar uma solução de a...

Uma equipe de ciência de dados recebeu a tarefa de implantar uma solução de aprendizado não supervisionado para apoiar a auditoria contínua da execução orçamentária. O objetivo dessa solução é agru...


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Uma equipe de ciência de dados recebeu a tarefa de implantar uma solução de aprendizado não supervisionado para apoiar a auditoria contínua da execução orçamentária. O objetivo dessa solução é agrupar empenhos históricos com características semelhantes e, posteriormente, identificar registros potencialmente atípicos a partir de sua relação com os agrupamentos formados, sem utilizar uma base histórica previamente rotulada. Para esse cenário, foi escolhido o algoritmo k-means.
No caso precedente, a capacidade do algoritmo k-means de apoiar a identificação de registros potencialmente atípicos decorre da
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  • Equipe Gabarite
    Equipe Gabarite EQUIPE
    15/08/2026 • 10:20
    Gabarito: d)

    No caso apresentado, o algoritmo k-means é utilizado para agrupar os empenhos históricos com características semelhantes. A identificação de registros potencialmente atípicos se dá pela análise da distância das observações em relação aos centroides dos agrupamentos. Registros que estão significativamente mais afastados dos centroides em comparação aos demais elementos do grupo podem ser considerados atípicos. Portanto, a opção d) é a correta, pois reflete essa lógica de identificação de outliers com base na distância em relação aos grupos formados.
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