Para identificar o algoritmo de aprendizado não supervisionado que é comumente usado para agrupar clientes com base em suas características comuns, vamos analisar as opções: a) One-Class SVM - Este algoritmo é mais utilizado para detecção de anomalias, não para agrupamento. b) Árvore de Decisão - Este é um algoritmo de aprendizado supervisionado, utilizado para classificação e regressão, não para agrupamento. c) PCA (Análise de Componentes Principais) - Embora seja uma técnica de redução de dimensionalidade, não é um algoritmo de agrupamento. d) K-Means - Este é um algoritmo clássico de aprendizado não supervisionado que é amplamente utilizado para agrupar dados em clusters com base em características comuns. e) Isolation Forest - Este algoritmo é utilizado para detecção de anomalias, não para agrupamento. Diante da análise, a opção correta é: d) K-Means.