Vamos analisar as afirmações do primeiro conjunto (Teste1): I. No agrupamento por partição, um mesmo dado só pode pertencer a um cluster de cada vez. - Correto. Em agrupamento por partição (como k-means), cada dado pertence a um único cluster. II. O agrupamento baseado em densidade agrupa seus dados de forma hierárquica, de modo que um mesmo dado pode fazer parte de mais de um cluster ao mesmo tempo. - Incorreto. Agrupamento por densidade (ex: DBSCAN) não é necessariamente hierárquico e um dado geralmente pertence a um único cluster ou é considerado ruído. III. O k-means é um exemplo de algoritmo de agrupamento que utiliza uma estratégia de agrupamento por densidade. - Incorreto. k-means é um algoritmo de agrupamento por partição, não por densidade. Portanto, apenas a afirmação I está correta. Resposta para a primeira pergunta: B) Apenas I. Sobre a segunda pergunta, o enunciado está incompleto, então não é possível responder. Resposta final: Para a primeira pergunta, alternativa correta é B) Apenas I. Para a segunda pergunta, você tem que criar uma nova pergunta com o enunciado completo.