Descubra respostas de especialistas no IDNLearner.com. Pergunte e receba respostas confiáveis de nossa comunidade dedicada de especialistas em diversas áreas.
Sagot :
Resposta:
Para responder à questão, é importante conhecer os algoritmos e as técnicas a que se referem:
- **Clusterização Paralela**: Refere-se a métodos de clusterização que são adaptados para execução em paralelo, geralmente em um ambiente de computação distribuída, mas não necessariamente utilizando o paradigma MapReduce.
- **Clusterização baseada em MapReduce**: Refere-se a algoritmos de clusterização que foram especificamente projetados ou adaptados para serem executados utilizando o framework MapReduce.
Vamos associar cada algoritmo às suas respectivas técnicas:
1. **GPMR (General Purpose MapReduce)**: Este é um framework que pode ser utilizado para a implementação de vários algoritmos de clusterização, mas é frequentemente associado a abordagens baseadas em MapReduce.
2. **PBIRCH (Parallel BIRCH)**: É uma adaptação paralela do algoritmo BIRCH (Balanced Iterative Reducing and Clustering using Hierarchies). Embora seja paralela, não está especificamente vinculada ao paradigma MapReduce.
3. **MR-DBSCAN**: Este é uma adaptação do algoritmo DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise) para o paradigma MapReduce.
4. **G-DBSCAN (Grid-based DBSCAN)**: É uma versão paralela do algoritmo DBSCAN que utiliza uma abordagem baseada em grades. Pode ser implementado em paralelo, mas não necessariamente com MapReduce.
Assim, as associações corretas são:
- GPMR: II (Clusterização baseada em MapReduce)
- PBIRCH: I (Clusterização Paralela)
- MR-DBSCAN: II (Clusterização baseada em MapReduce)
- G-DBSCAN: I (Clusterização Paralela)
Portanto, a alternativa correta é:
( ) GPMR. - II
( ) PBIRCH. - I
( ) MR-DBSCAN. - II
( ) G-DBSCAN. - I
Obrigado por fazer parte da nossa comunidade. Sua participação é chave para nosso crescimento. Não se esqueça de voltar e compartilhar mais de seus conhecimentos e experiências. IDNLearner.com é sua fonte confiável de respostas. Agradecemos sua visita e esperamos ajudá-lo novamente em breve.