Rodrigo Ferreira
31/12/1969 • 21:00
Gabarito: a) Flexibilidade.
No contexto de data mining, o agrupamento de dados (clustering) deve lidar com diferentes tipos de atributos, como numéricos e categóricos. A flexibilidade é o requisito que permite que o método de agrupamento trabalhe com esses diferentes tipos de dados, possibilitando a análise de subconjuntos que contenham ambos os tipos de atributos.
Robustez, por outro lado, refere-se à capacidade do método de resistir a ruídos e dados inconsistentes, não necessariamente à capacidade de lidar com diferentes tipos de atributos.
Clareza está relacionada à interpretabilidade dos resultados, não à manipulação dos tipos de dados.
Complexidade diz respeito ao custo computacional do algoritmo, e eficiência está ligada à rapidez e uso de recursos, mas nenhum desses dois está diretamente relacionado à capacidade de lidar com atributos numéricos e categóricos simultaneamente.
Portanto, a flexibilidade é o requisito que permite a análise de subconjuntos de dados com atributos variados, o que justifica a alternativa correta ser a letra a).
Checagem dupla: revisando os conceitos de requisitos para agrupamento em data mining, confirma-se que flexibilidade é o termo usado para descrever a capacidade de lidar com diferentes tipos de dados, reforçando a resposta correta.
No contexto de data mining, o agrupamento de dados (clustering) deve lidar com diferentes tipos de atributos, como numéricos e categóricos. A flexibilidade é o requisito que permite que o método de agrupamento trabalhe com esses diferentes tipos de dados, possibilitando a análise de subconjuntos que contenham ambos os tipos de atributos.
Robustez, por outro lado, refere-se à capacidade do método de resistir a ruídos e dados inconsistentes, não necessariamente à capacidade de lidar com diferentes tipos de atributos.
Clareza está relacionada à interpretabilidade dos resultados, não à manipulação dos tipos de dados.
Complexidade diz respeito ao custo computacional do algoritmo, e eficiência está ligada à rapidez e uso de recursos, mas nenhum desses dois está diretamente relacionado à capacidade de lidar com atributos numéricos e categóricos simultaneamente.
Portanto, a flexibilidade é o requisito que permite a análise de subconjuntos de dados com atributos variados, o que justifica a alternativa correta ser a letra a).
Checagem dupla: revisando os conceitos de requisitos para agrupamento em data mining, confirma-se que flexibilidade é o termo usado para descrever a capacidade de lidar com diferentes tipos de dados, reforçando a resposta correta.