O algoritmo K-Means é um método de agrupamento que visa dividir um conjunto de dados em K grupos (ou clusters) com base na similaridade das observações. O objetivo principal é agrupar as observações de acordo com características semelhantes, minimizando a variância dentro de cada grupo. Analisando as alternativas: a) Agrupar de forma top down ou bottom up observações do espaço, afim de mostrar as relações implícitas entre os grupos. - Isso descreve mais uma abordagem hierárquica, não o K-Means. b) Classifica observações em conjuntos de classes bem definidas e altamente relacionadas. - Embora o K-Means agrupe, a descrição não é precisa, pois não se trata de classificação, mas de agrupamento. c) Prever um valor numérico para cada observação no espaço amostral, afim de prever lucro para o negócio. - Isso não é o objetivo do K-Means, que não faz previsões numéricas. d) Agrupar todo o conjunto de observações segundo um critério de similaridade e segundo um determinado conjunto de agrupamentos pretendidos, declarados inicialmente. - Esta opção descreve corretamente o objetivo do K-Means, que é agrupar com base em similaridade e um número pré-definido de grupos. e) Minerar processos de negócio implícitos em logs de processos da empresa. - Isso não está relacionado ao K-Means, que é um algoritmo de agrupamento. Portanto, a alternativa correta é: d) Agrupar todo o conjunto de observações segundo um critério de similaridade e segundo um determinado conjunto de agrupamentos pretendidos, declarados inicialmente.