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eia o trecho a seguir: “[...] A classificação não supervisionada é inteiramente baseada nas estatísticas da distribuição de dados da imagem. [...] Mesmo para uma área bem-mapeada, a classificação não supervisionada pode revelar algumas características espectrais que não eram aparentes de antemão. O resultado de uma classificação não supervisionada é uma imagem de agrupamentos estatísticos [...]”. LIU, J. G.; MASON, P. Essential Image Processing and GIS for Remote Sensing. Oxford, UK: Wiley-Blackwell, 2009. p. 91. A respeito da classificação não supervisionada, analise as afirmativas a seguir e assinale V para a(s) Verdadeira(s) e F para a(s) Falsa(s). I. ( ) Na classificação não supervisionada, o computador define as classes e o usuário atribui significado a elas. II. ( ) Os métodos não supervisionados exigem que o usuário já conheça de antemão as classes. III. ( ) O algoritmo de clustering encontra padrões de distância espectral para fazer uma classificação iterativa dos pixels. IV. ( ) O método das k-médias reduz a variabilidade ao definir o número de agrupamentos a priori.