O algoritmo K-Nearest Neighbors (k-NN) é um método de aprendizado supervisionado que é utilizado principalmente para classificação e, em alguns casos, para regressão. A ideia central do k-NN é que ele classifica uma amostra com base nas classes das amostras mais próximas (ou vizinhas) no espaço de características. Analisando as opções: a) Identificar anomalias em um conjunto de dados - Isso não é a principal finalidade do k-NN. b) Classificar uma amostra em uma categoria não definida - Embora o k-NN classifique amostras, essa descrição é muito vaga. c) Realizar uma análise de sentimentos em um conjunto de dados - O k-NN pode ser usado em análise de sentimentos, mas não é sua finalidade principal. d) Rotular uma amostra de acordo com amostras de aproximação, a partir de um conjunto de dados utilizado para treinamento - Esta opção descreve corretamente a finalidade do k-NN, que é rotular com base nas amostras mais próximas. e) Agrupar amostras em categorias semelhantes - Isso se refere mais a algoritmos de agrupamento, como k-means, e não ao k-NN. Portanto, a alternativa correta é: d) Rotular uma amostra de acordo com amostras de aproximação, a partir de um conjunto de dados utilizado para treinamento.