No que se refere ao aprendizado não supervisionado, julgue os
próximos itens.
I A análise de componentes principais é uma técnica de redução de dimensionalidade, cujo objetivo é a preservação da maior parte da variância dos dados por meio da redução de redundâncias e da simplificação da análise, sem que haja perda de informações importantes.
II O algoritmo k-means utiliza dendrogramas para formar grupos de dados em que os pontos são atribuídos ao cluster mais próximo, determinado por centros calculados iterativamente, de modo a minimizar a soma das distâncias quadráticas.
III Scikit-learn é uma biblioteca de aprendizado não supervisionado que permite o agrupamento de dados semelhantes, com técnicas como k-means e clusterização hierárquica, modelagem de dados complexos com distribuições gaussianas e redução da dimensionalidade.
Assinale a opção correta.
I A análise de componentes principais é uma técnica de redução de dimensionalidade, cujo objetivo é a preservação da maior parte da variância dos dados por meio da redução de redundâncias e da simplificação da análise, sem que haja perda de informações importantes.
II O algoritmo k-means utiliza dendrogramas para formar grupos de dados em que os pontos são atribuídos ao cluster mais próximo, determinado por centros calculados iterativamente, de modo a minimizar a soma das distâncias quadráticas.
III Scikit-learn é uma biblioteca de aprendizado não supervisionado que permite o agrupamento de dados semelhantes, com técnicas como k-means e clusterização hierárquica, modelagem de dados complexos com distribuições gaussianas e redução da dimensionalidade.
Assinale a opção correta.