Vamos analisar cada afirmativa: I. Os modelos de centroide são um tipo de algoritmo de clustering em que a similaridade entre os pontos de dados é definida pela proximidade desses pontos aos centroides dos clusters. Verdadeiro, essa é uma descrição correta do funcionamento dos modelos de centroide, como o K-means. II. Os modelos de centroide visam identificar centroides que sejam representativos dos clusters e buscam encontrar o número ideal de clusters para o conjunto de dados. Parcialmente verdadeiro, os modelos de centroide identificam centroides representativos, mas a busca pelo número ideal de clusters não é uma função intrínseca do modelo em si; isso geralmente requer métodos adicionais, como o método do cotovelo. III. Ao utilizar um modelo de centroide, é necessário fornecer o número de clusters desejado antes da execução do algoritmo. Isso significa que, ao contrário de outros modelos de clustering, como os modelos de conectividade baseados em vizinhança, estabelecer o número de clusters é um parâmetro desafiador que precisa ser determinado antes da execução do modelo. Verdadeiro, essa afirmativa está correta, pois muitos algoritmos de centroide, como o K-means, requerem que o número de clusters seja definido previamente. Com base na análise: - A afirmativa I é verdadeira. - A afirmativa II é parcialmente verdadeira, mas não é totalmente correta no contexto de "buscar o número ideal de clusters". - A afirmativa III é verdadeira. Portanto, a alternativa que contém todas as afirmativas verdadeiras é: b) I e III são verdadeiras.