Julgue os itens que se seguem à luz dos conceitos básicos de datamining e datawarehouse.
Nos métodos de particionamento para k-clusterização e k-medoids, o elemento que melhor representa o cluster é definido de acordo com seus atributos, sem que haja muita influência dos valores próximos aos limites do cluster.
Julgue os itens que se seguem à luz dos conceitos básicos de datamining e datawarehouse.
Tarefas descritivas têm como objetivo derivar padrões como correlações, tendências, grupos, trajetórias e anomalias, os quais sumarizam as relações subjacentes nos dados.
Julgue os itens que se seguem à luz dos conceitos básicos de datamining e datawarehouse.
Em algoritmos de clusterização hierárquica, os clusters são formados gradativamente por meio de aglomerações ou divisões de elementos, gerando uma hierarquia de clusters.