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Questão pública

Questão de Tecnologia da Informação

AUDITOR FISCAL DE RECEITAS ESTADUAIS • Cebraspe • 2025

ID 21053 Tecnologia da Informação Aprendizado de Máquina Cebraspe SECRETARIA DE ESTADO DA ADMINISTRAÇÃO RN AUDITOR FISCAL DE RECEITAS ESTADUAIS 2025
No âmbito do aprendizado de máquina não supervisionado, os algoritmos de agrupamento (clustering) apresentam diferentes abordagens para a organização de dados sem rótulos. Considerando as propriedades operacionais dos algoritmos k-means, DBSCAN e SOM (self-organizing maps), assinale a opção correta.
A
O DBSCAN e o SOM operam sob a mesma função de custo baseada na minimização da soma dos erros quadráticos (SSE) em relação a um ponto central fixo.
B
O k-means é um algoritmo de particionamento que minimiza a variância intracluster, sendo inerentemente robusto quanto à presença de outliers devido ao uso da média aritmética para o cálculo dos centroides.
C
O DBSCAN fundamenta-se na densidade local de pontos, permitindo a identificação de agrupamentos de formas geométricas arbitrárias e a segregação de ruído, prescindindo da especificação prévia do número de clusters.
D
O SOM utiliza uma arquitetura de rede neural competitiva para realizar a redução de dimensionalidade e o agrupamento, garantindo a preservação da topologia global sem a necessidade de definir uma vizinhança entre os neurônios.
E
O k-means apresenta desempenho superior ao DBSCAN na detecção de agrupamentos não convexos ou com densidades significativamente distintas.
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