Vamos analisar cada uma das assertivas sobre o algoritmo K-means: I. O K-means pode ser sensível à escolha dos centroides iniciais, o que pode afetar o resultado final da clusterização. Verdadeiro, a escolha dos centroides iniciais pode influenciar significativamente o resultado final, pois diferentes inicializações podem levar a diferentes agrupamentos. II. O K-means é adequado para identificar clusters de qualquer forma e tamanho, independentemente da distribuição dos dados. Falso, o K-means assume que os clusters têm formas esféricas e tamanhos semelhantes, o que limita sua eficácia em identificar clusters de formas e tamanhos variados. III. O passo de atualização no K-means envolve recalcular os centroides como a média das observações atribuídas a cada cluster. Verdadeiro, esse é um dos passos principais do algoritmo, onde os novos centroides são calculados como a média das observações que pertencem a cada cluster. IV. O K-means sempre garante encontrar a solução globalmente ótima para a clusterização dos dados. Falso, o K-means pode convergir para soluções locais, e não necessariamente para a solução globalmente ótima, dependendo da inicialização dos centroides. Com base nas análises, as assertivas verdadeiras são I e III. Portanto, a alternativa que contém todos os itens verdadeiros é: a) I e III.