O algoritmo k-Nearest Neighbors (KNN) baseia-se
fundamentalmente em calcular a distância entre o novo ponto e
todos os pontos de dados do conjunto de treinamento. As medidas
de distância do KNN definem quão “próximos” ou “semelhantes”
dois pontos são no espaço de recursos. Analise a fórmula da
distância de MinkowskiCom relação a derivação da fórmula da distância de Minkowski,
analise as afirmativas a seguir.
I. Se P = 2, a fórmula calculará a distância Euclidiana.
II. Se P = 1, a fórmula calculará a distância de Manhattan.
III. Se P = 0, a fórmula calculará a distância Hamming.
Está correto o que se afirma em

Question

O algoritmo k-Nearest Neighbors (KNN) baseia-se
fundamentalmente em calcular a distância entre o novo ponto e
todos os pontos de dados do conjunto de treinamento. As medidas
de distância do KNN definem quão “próximos” ou “semelhantes”
dois pontos são no espaço de recursos. Analise a fórmula da
distância de MinkowskiCom relação a derivação da fórmula da distância de Minkowski,
analise as afirmativas a seguir.
I. Se P = 2, a fórmula calculará a distância Euclidiana.
II. Se P = 1, a fórmula calculará a distância de Manhattan.
III. Se P = 0, a fórmula calculará a distância Hamming.
Está correto o que se afirma em Alternativa A: II e III, apenas. Ou Alternativa B: I e III, apenas. Ou Alternativa C: I e II, apenas. Ou Alternativa D: II, apenas. Ou Alternativa E: I, apenas.

Fundação Getúlio Vargas · Accepted Answer

Alternativa [C] I e II, apenas.

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