Para avaliar a qualidade de agrupamentos em aprendizado não supervisionado, é importante considerar métricas que realmente se aplicam a esse contexto, já que não temos rótulos verdadeiros para comparar. Analisando as opções: a) Acurácia - Essa métrica é mais utilizada em problemas de classificação supervisionada, onde temos rótulos verdadeiros. b) Entropia cruzada - Também é uma métrica mais comum em contextos de classificação supervisionada, não sendo ideal para agrupamentos. c) Erro quadrático médio - Essa métrica é utilizada em problemas de regressão, não em agrupamentos. d) Precisão - Embora seja uma métrica de avaliação, ela se aplica mais a classificações supervisionadas. e) Silhouette Score - Esta é uma métrica específica para avaliar a qualidade de agrupamentos, medindo quão bem cada ponto está agrupado em relação aos outros. Portanto, a alternativa correta é: e) Silhouette Score.