O K-Means é um algoritmo de agrupamento que se destaca principalmente pela sua abordagem de inicialização. Ele requer que o usuário defina previamente o número de grupos (k) que deseja identificar, e a partir daí, o algoritmo tenta agrupar os dados em k clusters. Vamos analisar as alternativas: A) Inicialização de um conjunto inicial de quantidade predefinida - Esta é a característica principal do K-Means, pois o usuário deve definir o número de clusters antes de executar o algoritmo. B) Autonomia total na execução do algoritmo - O K-Means não possui autonomia total, pois depende da definição do número de clusters. C) Agrupamento das observações mais relevantes apenas - O K-Means não se limita a observações relevantes, ele agrupa todos os dados disponíveis. D) Redução da dimensionalidade - O K-Means não é um método de redução de dimensionalidade, mas sim de agrupamento. E) Particionamento Hierárquico - O K-Means não é um método hierárquico, mas sim um método de partição. Portanto, a alternativa correta é: A) Inicialização de um conjunto inicial de quantidade predefinida.