O algoritmo de árvore de padrão frequente é usado na mineraç...

Alternativa correta: C - regras de associação.

Para entender o motivo pelo qual a alternativa C é a correta, vamos primeiro explorar o que é o algoritmo de árvore de padrão frequente. Este algoritmo é uma técnica de mineração de dados focada em encontrar itens frequentes e suas associações em um banco de dados. Por exemplo, em um contexto de supermercado, ele pode ser utilizado para identificar quais produtos são frequentemente comprados juntos. Com base nesses dados, é possível criar regras de associação, que sugerem uma relação entre os itens, como "se um cliente compra pão, é provável que ele também compre manteiga".

As regras de associação são expressas na forma de implicações, como A → B, onde A é chamado de antecedente e B é chamado de consequente. O objetivo é encontrar regras que tenham uma certa frequência mínima (suporte) e uma certa probabilidade de serem verdadeiras (confiança). Este tipo de análise ajuda as empresas a entenderem melhor o comportamento do consumidor e a otimizarem suas estratégias de marketing e vendas.

As demais alternativas representam outros conceitos e técnicas de mineração de dados:

• A - Hierarquias de classificação: Referem-se a métodos de organização de dados em níveis hierárquicos, muitas vezes usados em algoritmos de classificação.
• B - Padrões sequenciais: São padrões que envolvem sequências de eventos ou objetos que são frequentes em um conjunto de dados, como em análises de sequências temporais de compras.
• D - Agrupamentos: É uma técnica de mineração de dados que visa dividir um conjunto de dados em grupos (clusters) de modo que os itens em cada grupo sejam mais semelhantes entre si do que com os itens de outros grupos.
• E - Padrões em séries temporais: Refere-se à análise de dados que são sequenciais ao longo do tempo, buscando identificar tendências, ciclos ou outras características.

Portanto, a alternativa C é correta porque o algoritmo de árvore de padrão frequente é especificamente utilizado para descobrir regras de associação entre itens em um conjunto de dados.

Árvore FP - Elimina a geração de um grande número de itemset candidatos. Utilizado em regras de associação. Logo após reduzir o número de itemset é possível aplicar o algoritmo a priori.