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3. aprendizado de máquina não supervisionado consiste em, através de sucessivas iterações, encontrar semelhanças e diferenças em grandes volumes de dados. Em cada iteração, algoritmos são aplicados para fazer agrupamentos desses dados em clusters, até que se obtenha resultado desejado em termos de características analisadas. Acerca do aprendizado não supervisionado e seus algoritmos de clusterização, analise as sentenças a.seguir: I. k-médias pode ser utilizado para fazer operações de segmentação em imagens, através de clusterização de pixels em regiões. II. Ao se-encontrar um outlier em uma amostra de dados, ele deve ser descartado de forma a não interferir no processo de clusterização. III. As árvores de decisão são utilizadas geralmente em sistemas que utilizam aprendizado não supervisionado. IV. Um dos pontos negativos do algoritmo k- médias é que número de grupos deve ser definido antes de se iniciar processo. É correto que se afirma em: