Analise as assertivas abaixo sobre o método de agrupamento k-means: I. Dada uma coleção de objetos, cada um com n atributos, k-means é um método qu...

Vamos analisar as assertivas: I. Dada uma coleção de objetos, cada um com n atributos, k-means é um método que, para I - um valor escolhido de k, identifica k grupos de objetos com base na proximidade dos objetos com relação ao centroide do grupo. O centro é determinado como a média do vetor n-dimensional de atributos de cada grupo. - Correta. II. Por ser um método supervisionado, o K-means ajuda a excluir a subjetividade das análises. - Incorreta. O K-means é um método de aprendizado não supervisionado, ou seja, não requer a rotulagem dos dados. III. K-means é um método para definir agrupamentos. Uma vez que os agrupamentos e os seus centroides são identificados, é fácil classificar novos objetivos para um cluster baseado na distância do objeto do centroide mais próximo. - Correta. Portanto, a alternativa correta é: c) Apenas I e III.