Vamos analisar cada uma das afirmações sobre o algoritmo k-means para identificar qual delas é INCORRETA: a) O k-means é um algoritmo de clustering que agrupa os dados em k clusters, onde cada dado pertence ao cluster com o centroide mais próximo. - Esta afirmação está correta. O k-means realmente agrupa os dados dessa forma. b) O algoritmo k-means minimiza a soma das distâncias quadradas entre os pontos de dados e seus respectivos centroides. - Esta afirmação também está correta. O objetivo do k-means é minimizar essa soma. c) O k-means pode ser usado para encontrar clusters de formas arbitrárias, incluindo clusters não convexos e não globulares. - Esta afirmação é INCORRETA. O k-means tende a funcionar melhor com clusters que têm formas convexas e globulares, pois ele se baseia na distância euclidiana e na média dos pontos. d) A inicialização dos centroides no k-means pode afetar o resultado final, podendo levar a soluções subótimas. - Esta afirmação está correta. A escolha inicial dos centroides pode impactar o resultado do algoritmo. Portanto, a alternativa INCORRETA é a c).