Para visualizar dados em alta dimensão, como no caso de um vetor de atributos com 20 dimensões, é necessário reduzir a dimensionalidade para que possamos plotar em um gráfico 2D. Vamos analisar as opções: A) utilizar um algoritmo K-NN - K-NN é um método de classificação e não é utilizado para redução de dimensionalidade. B) utilizar apenas 2 características do vetor de atributos - Isso pode funcionar, mas não representa a totalidade dos dados, podendo perder informações importantes. C) utilizar um método PCA reduzindo para 2 dimensões - PCA (Análise de Componentes Principais) é uma técnica clássica para redução de dimensionalidade e permite visualizar os dados em 2D mantendo a maior parte da variância. D) utilizar uma biblioteca gráfica especializada - Embora isso possa ajudar na visualização, não resolve o problema da alta dimensionalidade. E) plotar apenas os centroides - Isso não fornece uma visão completa dos dados, apenas dos centros dos grupos. A opção correta, que permite uma visualização adequada dos dados em 2 dimensões, é: C) utilizar um método PCA reduzindo para 2 dimensões.