Acerca da análise de agrupamentos (clusterização), analise as assertivas e assinale a alternativa correta.

I. O algoritmo K-means é uma técnica de clusterização hierárquica que agrupa dados em K clusters de acordo com a proximidade dos dados.

II. Na clusterização, a medida de similaridade pode ser baseada na distância euclidiana, mas outras medidas, como a distância de Manhattan, também são utilizadas.

III. A clusterização é sempre um método supervisionado, no qual os grupos são previamente definidos e rotulados.

IV. O algoritmo DBSCAN é capaz de identificar clusters de formas arbitrárias e detectar outliers.