Vamos analisar cada afirmativa: I. O K-Means é adequado para esse problema, pois identifica grupos de clientes com comportamentos semelhantes sem exigir rótulos prévios. Verdadeiro, o K-Means é um algoritmo de aprendizado não supervisionado, ideal para identificar padrões em dados sem a necessidade de rótulos. II. A escolha do número de clusters é uma etapa crítica, pois impacta diretamente a qualidade da segmentação. Verdadeiro, a definição do número de clusters (k) é fundamental, pois um número inadequado pode levar a uma segmentação ineficaz. III. O K-Means pode ser sensível à escolha dos centróides iniciais, afetando o resultado da análise. Verdadeiro, a escolha dos centróides iniciais pode influenciar o resultado final da clusterização, podendo levar a diferentes agrupamentos. IV. O K-Means é um algoritmo de aprendizado supervisionado, pois depende de dados rotulados para treinar o modelo. Falso, o K-Means é um algoritmo de aprendizado não supervisionado e não requer dados rotulados. Com base nas análises, as afirmativas corretas são I, II e III. Portanto, a alternativa que contém todas as afirmativas verdadeiras é: I, II e III. Como essa opção não está listada, a resposta correta é que as afirmativas I, II e III estão corretas, enquanto a IV está incorreta.