ID 180949 Tecnologia da Informação Clustering FCC 2026 Uma abordagem comum de aprendizado de máquina não supervisionado, empregada em lojas de varejo on-line para entenderem melhor as relações entre diferentes produtos e criarem melhores estratégias de recomendação, é a tarefa denominada A Clustering divisivo. B Testes Captcha. C Algoritmos Apriori. D Regressão linear. E Agrupamento K-means.
ID 180363 Tecnologia da Informação Clustering FCC 2026 Uma Secretaria Estadual analisa contribuintes do ICMS com variáveis numéricas contínuas padronizadas (faturamento, variação intermensal, frequência de retificações e uso de créditos), sem conhecimento prévio do número de grupos, e deseja obter uma estrutura hierárquica interpretável para priorização de auditorias. A combinação técnica que atende ao cenário descrito é A o emprego de k-medoids com distância Manhattan para produzir um dendrograma de risco fiscal. B a utilização de clusterização hierárquica aglomerativa com método de Ward e distância euclidiana ao quadrado. C a aplicação de k-means com distância euclidiana, com definição prévia do número de grupos e segmentação plana dos contribuintes. D a utilização de clusterização hierárquica divisiva com distância do cosseno para variáveis contínuas padronizadas. E a adoção de DBSCAN com métrica de correlação de Pearson para identificar grupos por densidade.
