Vamos analisar cada afirmativa: I. A rede SOM (Self-Organizing Map) é utilizada para criar uma representação ordenada de dados multidimensionais que simplifica a complexidade e revela relações significativas. Verdadeiro, essa afirmativa está correta, pois a rede SOM realmente organiza dados multidimensionais de forma a facilitar a visualização e a identificação de padrões. II. O dataset Iris, amplamente utilizado em estudos de aprendizado de máquina, é composto por quatro atributos descritivos de flores e três classes distintas, facilitando a visualização dos resultados de clusterização. Verdadeiro, essa afirmativa também está correta, pois o dataset Iris contém quatro atributos e três classes de flores. III. A configuração da rede SOM envolve parâmetros críticos como a dimensionalidade do grid, sigma (que define o tamanho da vizinhança), função de distância, taxa de aprendizado e semente aleatória, que influenciam diretamente a qualidade do mapeamento. Verdadeiro, essa afirmativa está correta, pois todos esses parâmetros são importantes para a configuração e desempenho da rede SOM. IV. A rede SOM requer supervisionamento constante durante o treinamento para garantir a correta formação dos clusters. Falso, essa afirmativa é incorreta, pois a rede SOM é uma técnica de aprendizado não supervisionado, o que significa que não requer supervisão constante durante o treinamento. Com base nas análises, as afirmativas I, II e III estão corretas. Portanto, a alternativa correta deve incluir todas essas afirmativas. Como a opção "a. I e" está incompleta, não podemos determinar a resposta correta. Você precisa criar uma nova pergunta com as opções completas.