Criada na década de 90, a expressão Data Mining serve para definirmos a área de estudo de dados focada na aquisição de conhecimento a partir destes dados. Essa área conta com o apo

Gabarito

D

Comentário do professor

A Aglomeração, também chamada de clustering, é a tarefa de dividir um conjunto de dados em grupos (clusters) de elementos semelhantes, de modo que haja alta similaridade intra‑grupo e baixa similaridade entre grupos.

Trata‑se tipicamente de um problema de aprendizado não supervisionado: não existem rótulos prévios, o objetivo é descobrir estruturas naturais nos dados.

Algoritmos comuns incluem k‑means, hierárquicos e DBSCAN. No k‑means busca‑se minimizar a soma das distâncias ao centróide: \( \min \sum_{i=1}^k \sum_{x\in C_i} \|x-\mu_i\|^2 \).

Avaliações usam medidas como o coeficiente silhouette e índices de separação/coesão para escolher o número de clusters e validar a qualidade da segmentação.

Em aplicações judiciais, a aglomeração auxilia na segmentação de processos, perfis de partes ou padrões de comportamento, facilitando análises exploratórias e descoberta de padrões.