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No campo da mineração de dados existem alguns problemas fundamentais que costumam aparecer com frequência em variados cenários de aplicação. O estudo desses problemas fornece ferramentas ao analista de dados que são aplicáveis em diferentes projetos de mineração de dados. Nesse conjunto se encontram os problemas de determinação de padrões, classificação de dados, segmentação de dados (clustering) e detecção de valores discrepantes (outliers).
Considerando os problemas citados, analise as afirmativas a seguir.

I. Em uma tabela binária esparsa, que representa uma base de dados de transações de clientes, em que as colunas representam cada produto e as linhas cada transação, verifica-se que, frequentemente, três das colunas apresentam simultaneamente o valor 1 para vários registros. Este tipo de análise é um problema de detecção de valores discrepantes.

II. A identificação de consumidores que são similares entre si, para uso no contexto de aplicação de promoções orientadas, constitui um problema de segmentação de dados.

III. O problema de classificação de dados pode ser considerado como supervisionado, pelo fato das relações entre as classes definidas e os demais atributos dos dados serem “aprendidas” pelo modelo.


Está correto o que se afirma em
Na Análise de Agrupamento, os grupos são formados com base em medidas de “proximidade - distância” ou “similaridade” entre os itens que podem ser representados por vetores aleatórios quando suas características são quantitativas. Os agrupamentos podem ser do tipo Aglomerativo Hierárquico e do tipo Não Hierárquico, sendo que Dendrograma do Método Aglomerativo Hierárquico pode ser feito usando

Em uma pesquisa sobre caraterísticas de condenados em uma determinada Vara Federal, uma amostra aleatória de condenados de tamanho n foi tomada e investigou-se nos respectivos processos suas características. Os resultados observados recebiam avaliação dos psicólogos em notas em uma escala até 7 pontos. As notas se referem às características: C1, C2, C3, C4 e C5. Os resultados foram tabulados e a matriz de correlação R construída. Após ser aplicada a Análise Fatorial na matriz R, obtiveram-se os resultados tabelados a seguir:

Análise Fatorial

Imagem associada para resolução da questão


Pesos dos fatores após rotação Varimax

Imagem associada para resolução da questão

Então, é correto afirmar que

A lógica fuzzy é uma extensão da lógica booleana. Embora as técnicas de controle possam ser implementadas por modelos matemáticos, as implementações baseadas na lógica fuzzy apresentam um melhor desempenho.

Qual é o aspecto fundamental da lógica fuzzy?

Considere que um índice de desempenho acadêmico de 120 estudantes de uma instituição foi construído através da análise de componentes principais, tomando como base os valores das suas notas em quatro disciplinas X = (X1, X2, X3, X4). Os autovalores extraídos da matriz de covariâncias foram, respectivamente, iguais a 13,4,2,1 e o primeiro autovetor normalizado foi e1 = (0,5; 0,2; 0,5; 0,7). O percentual de explicação da primeira componente principal e o valor do índice de desempenho de um estudante com notas X = (60,70,85,80) são, respectivamente:
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