O algoritmo K-Means é um método de agrupamento que visa dividir um conjunto de dados em K grupos (ou clusters) com base na similaridade das observações. O objetivo principal é agrupar as observações de acordo com características semelhantes, minimizando a variância dentro de cada grupo. Analisando as alternativas: A) Agrupar de forma top down ou bottom up observações do espaço, a fim de mostrar as relações implícitas entre os agrupamentos. - Isso descreve mais um método hierárquico de agrupamento, não o K-Means. B) Classificar observações em conjuntos de classes bem definidas e altamente relacionadas. - Embora o K-Means agrupe observações, a descrição de "classes bem definidas" não é precisa, pois o K-Means não classifica, mas agrupa. C) Prever um valor numérico para cada observação no espaço amostral, a fim de prever lucro para o negócio. - Isso não é uma função do K-Means, que não é um algoritmo de previsão. D) Agrupar todo o conjunto de observações segundo um critério de similaridade e segundo um determinado conjunto de agrupamentos pretendidos, declarados inicialmente. - Esta descrição se alinha com o objetivo do K-Means, que é agrupar observações com base em similaridade e um número pré-definido de clusters. E) Minerar processos de negócio implícitos em logs de processos da empresa. - Isso não é relacionado ao K-Means, mas sim a técnicas de mineração de dados. Portanto, a alternativa correta é: D) Agrupar todo o conjunto de observações segundo um critério de similaridade e segundo um determinado conjunto de agrupamentos pretendidos, declarados inicialmente.