Vamos analisar cada uma das descrições sobre os tipos de algoritmos de agrupamento: I. Hierárquico aglomerativo: considera uma decomposição dos dados em níveis de hierarquia de modo que, ao final do processo, haja apenas um elemento por grupo. Falso. O hierárquico aglomerativo começa com cada ponto como um grupo individual e vai unindo grupos até formar um único grupo, não resultando em um elemento por grupo. II. Hierárquico divisivo: considera uma decomposição dos dados em níveis de hierarquia de modo que, ao final do processo, reste apenas um único grande grupo. Falso. O hierárquico divisivo começa com todos os dados em um único grupo e vai dividindo até que cada ponto esteja em seu próprio grupo, não resultando em um único grande grupo. III. Particionais: objetivam dividir o conjunto original em partições menores, de modo que os elementos em cada partição sejam similares entre si. Verdadeiro. Essa descrição está correta, pois os algoritmos de agrupamento particional, como o K-means, visam criar grupos onde os elementos são semelhantes. IV. Politéticos: descreve o uso sequencial ou simultâneo dos atributos no processo de agrupamento, todos os atributos são utilizados para o cálculo das distâncias. Verdadeiro. Essa descrição está correta, pois os algoritmos politéticos utilizam todos os atributos disponíveis para calcular as distâncias entre os dados. Com base nas análises, as afirmações verdadeiras são III e IV. Portanto, a alternativa correta é: III e IV, apenas.