Uma equipe de cientistas de dados está desenvolvendo um modelo preditivo utilizando o algoritmo K-Nearest Neighbors (KNN) para classificar se um cliente realizará uma compra em uma plataforma de e-commerce. A equipe identificou que a dimensionalidade dos dados, que inclui variáveis como idade, histórico de compras, tempo de navegação e preferências anteriores, está aumentando à medida que mais atributos são coletados. Após um estudo inicial, verificaram que a performance do modelo começou a sofrer um decréscimo após a introdução de novas variáveis, evidenciando um problema de curse of dimensionality (Maldição da dimensionalidade).

Considere a equação do KNN para calcular a distância Euclidiana, que é comumente usada para encontrar os K vizinhos mais próximos em um espaço multidimensional:

$$d(x,y)=\sqrt{\sum_{i=1}^{n}{(x_{i}-y_{i})^{2}}}$$  , onde:

• $$x$$ e $$y$$ são dois pontos no espaço multidimensional,
• $$x_i$$ e $$y_i$$​ são os valores das variáveis para cada dimensão,
• $$n$$ é o número de dimensões.

Com relação a esse contexto e ao problema da dimensionalidade no KNN, analise as asserções a seguir e a relação proposta entre elas:

I. A dimensionalidade excessiva pode reduzir a precisão do modelo KNN, pois a distância entre pontos tende a se tornar mais similar à medida que mais atributos são adicionados, tornando mais difícil identificar os vizinhos mais próximos.

PORQUE

II. Para contornar o problema de alta dimensionalidade, uma abordagem eficiente seria aplicar técnicas de redução de dimensionalidade, como o PCA (Análise de Componentes Principais), para diminuir o número de atributos sem perder a informação relevante.

A respeito dessas asserções, assinale a alternativa correta.