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 do K-Means é agrupar as observações de forma que as que estão no mesmo grupo sejam mais semelhantes entre si do que aquelas que estão em grupos diferentes. Analisando as alternativas: A) Mostrar as relações implícitas entre os agrupamentos - Isso não é o foco principal do K-Means, que se concentra mais na formação de grupos do que na análise de relações entre eles. B) Classificar observações em conjuntos de classes bem definidas e altamente relacionadas - Esta opção se alinha bem com o objetivo do K-Means, que é agrupar dados em classes definidas. C) Prever um valor numérico para cada observação no espaço amostral, a fim de prever lucro para o negócio - Isso não é uma função do K-Means, que não é um algoritmo de previsão. D) Agrupar todo o conjunto de observações segundo um critério de similaridade e segundo um determinado conjunto de agrupamentos pretendidos, declarados inicialmente - Esta opção também é correta, pois o K-Means agrupa com base em similaridade e requer que o número de grupos (K) seja definido previamente. E) Minerar processos de negócio implícitos em logs de processos da empresa - Isso não é uma função do K-Means, que não se aplica diretamente à mineração de processos. Dentre as opções, a que melhor descreve o objetivo do K-Means é a D) Agrupar todo o conjunto de observações segundo um critério de similaridade e segundo um determinado conjunto de agrupamentos pretendidos, declarados inicialmente.