Para visualizar agrupamentos em dados com alta dimensionalidade (20 dimensões), a melhor prática é reduzir a dimensionalidade para 2 dimensões, facilitando a plotagem gráfica. Analisando as alternativas: A) Utilizar um algoritmo k-NN — k-NN é para classificação, não para redução de dimensionalidade ou visualização. B) Utilizar apenas 2 características do vetor de atributos — pode perder muita informação importante dos dados. C) Utilizar um método PCA reduzindo para 2 dimensões — PCA é uma técnica de redução de dimensionalidade que preserva a maior parte da variância dos dados, ideal para visualização. D) Utilizar uma biblioteca gráfica especializada — não resolve o problema da alta dimensionalidade. E) Plotar apenas os centroides — não mostra a distribuição dos dados, apenas os centros dos clusters. Portanto, a resposta correta é: C) Utilizar um método PCA reduzindo para 2 dimensões.