Para responder à sua pergunta sobre hiperparâmetros no contexto do algoritmo K-Means, vamos analisar as opções: A) A quantidade de dados - Isso não é um hiperparâmetro, mas sim uma característica do conjunto de dados. B) O número de clusters - Este é um hiperparâmetro fundamental no K-Means, pois você precisa definir quantos clusters deseja identificar antes de treinar o modelo. C) O tamanho do cluster - Isso não é um hiperparâmetro, mas sim uma consequência do algoritmo após a execução. D) A taxa de erro - Isso é uma métrica de desempenho, não um hiperparâmetro. E) A taxa de aprendizado - Este termo é mais associado a algoritmos de aprendizado supervisionado, como redes neurais, e não se aplica ao K-Means. Portanto, a alternativa correta é: B) O número de clusters.