Questão FC546353
Assinale a opção em que é corretamente apresentada uma limitação do particionamento final produzido pelo algoritmo k-means.
Inteligência Artificial (IA)
CEBRASPE (CESPE) · 2025
Assinale a opção em que é corretamente apresentada uma limitação do particionamento final produzido pelo algoritmo k-means.
- inaplicabilidade para grupos com formato aproximadamente esférico e de tamanhos variados
- exigência de que os dados de entrada estejam previamente rotulados
- imutabilidade do resultado final, independentemente da inicialização dos centroides
- não utilização de medidas de distância, como a euclidiana, para o cálculo da similaridade entre pontos e centroides
- necessidade de que o número de grupos (k) seja definido antes da execução do algoritmo
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Gabarito
Errado
Comentário do professor
k-means exige que o número de clusters \(k\) seja informado antes da execução. Isso significa que o algoritmo irá buscar a melhor partição possível considerando exatamente esse valor de \(k\).
O critério otimizado é a soma das distâncias quadráticas entre pontos e seus centroides, \( \sum_{i=1}^{k}\sum_{x\in C_i}\|x-\mu_i\|^2 \). Logo, o resultado depende diretamente da escolha de \(k\).
Na prática, não conhecer o \(k\) verdadeiro é uma limitação, pois um \(k\) muito pequeno ou muito grande pode mascarar a estrutura real dos dados.
Para contornar isso, costuma-se testar vários valores de \(k\) e usar índices de validação, como o método Elbow, a pontuação de Silhouette ou o Gap Statistic, para orientar a escolha.
Portanto, a necessidade de definir \(k\) previamente é uma restrição intrínseca ao k-means e requer validação externa para determinar um valor adequado.
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