Análise de agrupamento, ou clustering, é o nome dado para o grupo de técnicas computacionais cujo propósito consiste em separar objetos em grupos, ...

As afirmações I e III estão corretas, enquanto a afirmação II está incorreta. I. O K-Means é uma heurística de agrupamento que busca minimizar a distância dos elementos em relação a um conjunto de k centro. Essa afirmação está correta, pois o K-Means é uma técnica de agrupamento que busca minimizar a soma das distâncias dos elementos em relação aos centros dos grupos. II. Máquina de vetores de suporte é uma técnica de aprendizagem de máquina derivada de duas fundamentações sólidas. Essa afirmação está incorreta, pois embora a técnica de Máquina de Vetores de Suporte (SVM) seja uma técnica de aprendizagem de máquina, ela não é derivada de duas fundamentações sólidas. III. Caso o conjunto de dados seja muito grande, o custo (tempo) do treinamento do SVM será elevado. Performance da técnica não é ruim em casos em que há muitos ruídos no conjunto de dados. Essa afirmação está correta, pois o treinamento do SVM pode ser computacionalmente caro em conjuntos de dados muito grandes, mas a técnica tem boa performance em casos com muitos ruídos no conjunto de dados.