Vamos analisar o enunciado: - Métodos como K-means são usados para agrupamento (clustering), que é uma técnica de análise descritiva. - O objetivo é identificar padrões ocultos nos dados, pois não há rótulos conhecidos (é uma técnica não supervisionada). - O agrupamento é feito com base em similaridades entre as amostras (distâncias, características semelhantes). Agora, analisando as alternativas: A) relações temporais / sequência temporal — não se aplica ao contexto de K-means. B) padrões ocultos / rótulos conhecidos — incorreto, pois K-means não usa rótulos conhecidos. C) classes / rótulos conhecidos — incorreto, pois classes e rótulos conhecidos são usados em aprendizado supervisionado. D) relações causais / variáveis dependentes — não se aplica aqui. E) padrões ocultos / similaridades — correto, pois identifica padrões ocultos agrupando por similaridades. Resposta correta: E. 1 - padrões ocultos; 2 - similaridades