Vamos analisar cada afirmativa: I. Assumem que os dados anômalos podem estar junto com os dados normais. Verdadeiro, essa é uma característica da detecção de anomalias não supervisionada, pois ela não requer que os dados anômalos sejam separados dos dados normais. II. Na abordagem conhecida como diagnóstico, as anomalias identificadas são totalmente removidas. Falso, a abordagem de diagnóstico geralmente envolve a identificação e análise das anomalias, mas não necessariamente a remoção total delas. III. Não há conhecimento prévio das classes normal e anômala. Verdadeiro, essa é uma característica fundamental da detecção de anomalias não supervisionada, pois não se tem rótulos para os dados. IV. Na abordagem conhecida como acomodação, as anomalias identificadas são totalmente removidas. Falso, a abordagem de acomodação geralmente envolve a adaptação do modelo para lidar com as anomalias, e não a remoção total delas. Com base nas análises, as afirmativas verdadeiras são I e III. Portanto, a alternativa que contém somente características corretas é: c) I, III e IV, apenas.