Vamos analisar cada afirmativa: I) Na clusterização, o rótulo ou classe de cada exemplar é conhecido a priori, para execução do algoritmo de processamento dos dados. Falso. Na clusterização, os rótulos não são conhecidos a priori, pois o objetivo é agrupar os dados em clusters sem informações prévias sobre as classes. II) O algoritmo Kmeans é um exemplo de técnica usada para a clusterização. Verdadeiro. O Kmeans é, de fato, um algoritmo popular para realizar a clusterização. III) O algoritmo para geração de árvore de decisão é um exemplo de técnica usada para o problema de classificação. Verdadeiro. Árvores de decisão são amplamente utilizadas para problemas de classificação. IV) No aprendizado supervisionado, as classes são conhecidas a priori, e a classificação e a regressão são exemplos desse tipo de aprendizado. Verdadeiro. No aprendizado supervisionado, as classes são conhecidas antes do treinamento, e tanto a classificação quanto a regressão são tipos de tarefas desse aprendizado. Agora, vamos compilar as informações: - I: Falso - II: Verdadeiro - III: Verdadeiro - IV: Verdadeiro Portanto, os itens verdadeiros são II, III e IV. A alternativa correta que contém todos os itens verdadeiros é: b) II, III e IV.