Vamos analisar cada uma das afirmativas sobre o algoritmo K-Means: ( ) O K-Means requer que os dados de treinamento sejam previamente rotulados com as classes corretas. É falsa (F). O K-Means é um algoritmo de aprendizado não supervisionado, o que significa que não requer rótulos para os dados de treinamento. ( ) O objetivo principal do K-Means é dividir os dados em K grupos (clusters), onde K é um número pré-definido pelo usuário. É verdadeira (V). O K-Means tem como objetivo agrupar os dados em K clusters, onde K é um valor que deve ser definido antes da execução do algoritmo. ( ) O algoritmo K-Means seleciona aleatoriamente K pontos como centróides iniciais e, em seguida, atribui cada ponto de dado ao cluster cujo centróide está mais distante. É falsa (F). O K-Means seleciona K pontos aleatoriamente como centróides iniciais, mas atribui cada ponto de dado ao cluster cujo centróide está mais próximo, não mais distante. ( ) Uma das vantagens do K-Means é que ele não exige que o número de clusters (K) seja definido antecipadamente. É falsa (F). Na verdade, o K-Means exige que o número de clusters (K) seja definido antes da execução do algoritmo. ( ) O K-Means é particularmente eficaz para identificar clusters com formatos não esféricos e densidades muito variáveis. É falsa (F). O K-Means é mais eficaz para identificar clusters esféricos e de densidade semelhante, não sendo adequado para clusters com formatos não esféricos ou densidades muito variáveis. Agora, organizando as respostas: 1. F 2. V 3. F 4. F 5. F Portanto, a sequência correta é: F - V - F - F - F. Como não há uma alternativa correspondente a essa sequência, não posso fornecer uma resposta correta entre as opções. Você precisa verificar as alternativas disponíveis.