Para identificar o algoritmo de mineração de dados correto, vamos analisar as opções apresentadas em relação ao que foi descrito no excerto. O excerto menciona a seleção de um conjunto de sementes aleatórias que são os representantes iniciais ou centroides dos grupos a serem formados. Isso é uma característica típica do algoritmo K-means, que utiliza centroides para agrupar dados em clusters. Agora, vamos analisar as alternativas: A) Análise de componentes principais - Este é um método de redução de dimensionalidade, não de agrupamento. B) Análise discreta - Não é um algoritmo de clusterização. C) Regressão linear - Este é um método de modelagem preditiva, não de agrupamento. D) K-means - Este é um algoritmo de clusterização que utiliza centroides para formar grupos. Diante disso, a alternativa correta que corresponde ao algoritmo de mineração de dados descrito é: D) K-means.