Questões de Concursos

Técnicas de redução de dimensionalidade são usadas em aprendizado de máquina para reduzir o número de características (dimensões, ou, do inglês, features) de um conjunto de dados. Uma das técnicas mais usadas para a redução de dimensionalidade é a Análise de Componentes Principais (Principal Component Analysis - PCA).

A respeito da PCA, avalie as afirmativas a seguir.

I. As componentes principais equivalem às direções resultantes do cálculo dos autovetores da matriz de covariâncias dos dados normalizados, selecionando-se aqueles autovetores associados aos menores autovalores, até um limite definido pelo analista.
II. As componentes principais equivalem, em geral, a combinações lineares das características originais do conjunto de dados.
III. A maior vantagem da PCA é a manutenção total das informações do conjunto de dados original, sem ocorrência de perdas decorrentes de projeções dos dados sobre as componentes principais.


Está correto o que se afirma em

A classificação de dados é uma tarefa comumente executada por meio de algoritmos de aprendizado de máquina. Uma técnica muito conhecida de classificação se dá por aprendizado supervisionado, e classifica novas instâncias de dados por associação à classe da maioria das instâncias de dados preexistentes mais próximas a elas. A avaliação dessa proximidade é baseada em normas (isto é, métricas de distância) definidas no espaço multidimensional das amostras.
Assinale a técnica de classificação que melhor se enquadra nas características descritas acima.