K-means es un algoritmo de clasificación no supervisada (clusterización) que agrupa objetos en k grupos basándose en sus características.  a resposta correta é a (a).

• A alternativa correta é a (a). O método elbow usa a soma dos quadrados dentro de grupos (SSE) para verificar a quantidade de grupos mais significativa. A SSE é calculada como a soma das distâncias quadradas de cada ponto de dados ao seu centroide. Um valor baixo de SSE indica que os pontos de dados estão bem agrupados em torno de seus centroides.
• As alternativas (b), (c) e (e) estão incorretas. A definição da quantidade de grupos não deve ser sempre igual a 2, nem igual à quantidade de dimensões dos dados de entrada, e o coeficiente de silhueta não é baseado na razão entre dimensões e grupos desejados.
• A alternativa (d) está incorreta porque o algoritmo K-means não é capaz de identificar a quantidade ideal de grupos com base na média dos pontos. O algoritmo K-means apenas tenta minimizar a soma dos quadrados dentro de grupos, o que pode não resultar na quantidade ideal de grupos.

Portanto, a resposta correta é a (a).

#SPJ1