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O pré-processamento de dados para a execução do algoritmo FP-Growth envolve a transformação da base transacional em uma estrutura de lista de listas, permitindo a organização eficiente dos itens de cada transação. Além disso, ocorre a filtragem de elementos infrequentes ou irrelevantes, reduzindo o volume de dados processados e otimizando a construção da FP-tree. Essas etapas são fundamentais para melhorar o desempenho do algoritmo, minimizando a complexidade computacional na extração de padrões frequentes.Fonte: adaptado de: HAN, J.; KAMBER, M.; PEI, J. Data Mining: Concepts and Techniques. 3. ed. San Francisco: Morgan Kaufmann, 2012. 744 p.Considerando o contexto apresentado no texto, analise as afirmativas a seguir:I. Antes de aplicar o FP-Growth, é necessário converter os dados transacionais em um formato adequado, como uma lista de listas, em que cada lista representa uma transação e contém os itens adquiridos nessa transação. Isso é necessário para garantir que o algoritmo FP-Growth possa identificar corretamente os padrões frequentes nos dados. II. É importante realizar a eliminação de itens infrequentes ou irrelevantes nos dados antes de aplicar o FP-Growth. Isso pode ser feito definindo um limiar mínimo de suporte para determinar quais itens são considerados frequentes o suficiente para serem incluídos na análise. Isso ajuda a reduzir o espaço de busca e acelerar a execução do algoritmo. III. Não é necessário realizar nenhum tipo de pré-processamento nos dados antes de aplicar o FP-Growth, já que o algoritmo é capaz de lidar com conjuntos de dados brutos e identificar padrões frequentes diretamente. Na verdade, o pré-processamento adequado dos dados é uma etapa crucial para garantir que o FP-Growth funcione de maneira eficaz e eficiente. IV. Uma vez que o FP-Growth é um algoritmo de mineração de padrões frequentes, é necessário converter os dados transacionais em um formato de matriz esparsa antes de aplicar o algoritmo. Isso envolve transformar os dados em uma matriz binária, em que cada linha representa uma transação e cada coluna representa um item, indicando se o item está presente ou ausente em cada transação. É correto o que se afirma em:
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Mary Camara

há 3 semanas

Respostas

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há 3 semanas

Vamos analisar cada afirmativa: I. Antes de aplicar o FP-Growth, é necessário converter os dados transacionais em um formato adequado, como uma lista de listas, em que cada lista representa uma transação e contém os itens adquiridos nessa transação. Isso é necessário para garantir que o algoritmo FP-Growth possa identificar corretamente os padrões frequentes nos dados. Verdadeiro. Essa afirmativa está correta, pois o FP-Growth realmente requer que os dados estejam em um formato que permita a identificação de padrões. II. É importante realizar a eliminação de itens infrequentes ou irrelevantes nos dados antes de aplicar o FP-Growth. Isso pode ser feito definindo um limiar mínimo de suporte para determinar quais itens são considerados frequentes o suficiente para serem incluídos na análise. Isso ajuda a reduzir o espaço de busca e acelerar a execução do algoritmo. Verdadeiro. Essa afirmativa também está correta, pois a eliminação de itens infrequentes é uma etapa importante para otimizar o desempenho do algoritmo. III. Não é necessário realizar nenhum tipo de pré-processamento nos dados antes de aplicar o FP-Growth, já que o algoritmo é capaz de lidar com conjuntos de dados brutos e identificar padrões frequentes diretamente. Na verdade, o pré-processamento adequado dos dados é uma etapa crucial para garantir que o FP-Growth funcione de maneira eficaz e eficiente. Falso. Essa afirmativa é incorreta, pois o pré-processamento é, de fato, necessário para o bom funcionamento do algoritmo. IV. Uma vez que o FP-Growth é um algoritmo de mineração de padrões frequentes, é necessário converter os dados transacionais em um formato de matriz esparsa antes de aplicar o algoritmo. Isso envolve transformar os dados em uma matriz binária, em que cada linha representa uma transação e cada coluna representa um item, indicando se o item está presente ou ausente em cada transação. Falso. Embora a matriz esparsa seja uma representação válida, o FP-Growth geralmente utiliza a estrutura de FP-tree, e não necessariamente uma matriz binária. Com base na análise, as afirmativas corretas são I e II. Portanto, a alternativa que contém todos os itens verdadeiros é: I e II.

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