Vamos analisar cada uma das afirmações: I – Quando há casos de problemas de redundância de dados, a redução de conjunto de dados é interessante a ser realizada. Verdadeiro, a redução de dados pode ajudar a lidar com a redundância, tornando a análise mais eficiente. II – Técnica estatística de baixo custo computacional e possibilidade de aplicação a qualquer conjunto de dados numéricos com mais de duas dimensões são algumas técnicas de análise de componentes principais. Falso, a Análise de Componentes Principais (PCA) é uma técnica estatística, mas a afirmação não está bem formulada, pois não se trata de "técnicas" mas sim de características da PCA. Além disso, PCA é mais complexa do que apenas "baixo custo computacional". III – Redução da dimensionalidade pela redução da redundância de dado, identificação de padrões ocultos de dados e realização de uma correlação entre as variáveis também são consideradas técnicas de análise de componentes principais. Verdadeiro, essa afirmação está correta, pois a PCA realmente busca reduzir a dimensionalidade e identificar padrões. IV – Algoritmos de análise de componentes principais podem ser aplicadas somente na etapa de visualização de dados. Falso, a PCA pode ser aplicada em várias etapas da análise de dados, não se limitando apenas à visualização. Com base nas análises, as afirmações verdadeiras são I e III. Portanto, a alternativa correta que contém todos os itens verdadeiros é: I, II e III.