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

A alternativa correta é a letra D) I, II e III. 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 distância entre os elementos e um conjunto de k centros. II. Máquina de vetores de suporte é uma técnica de aprendizagem de máquina derivada de duas fundamentações sólidas. Essa afirmação está correta, pois o SVM é uma técnica de aprendizagem de máquina que se baseia em duas fundamentações sólidas: a teoria da otimização convexa e a teoria da estatística. 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. Além disso, a técnica tem boa performance em casos em que há muitos ruídos no conjunto de dados.