O algoritmo K-means é especificamente utilizado para agrupar dados em grupos disjuntos, o que caracteriza a técnica de clusterização. Vamos analisar as alternativas: A) Classificação - Refere-se a atribuir rótulos a dados com base em categorias predefinidas, não é o caso do K-means. B) Associação - Relaciona-se a encontrar padrões ou associações entre variáveis em grandes conjuntos de dados, não é o foco do K-means. C) Regressão - Envolve prever um valor contínuo com base em variáveis independentes, o que não se aplica ao K-means. D) Clusterização - É a técnica que o K-means utiliza para agrupar dados em clusters. E) Simbolização - Não é uma técnica reconhecida no contexto de aprendizado de máquina. Portanto, a alternativa correta é: D) Clusterização.