Os algoritmos de clusterização são utilizados na ciência de dados para agrupar elementos semelhantes com base em suas características. Um dos métodos mais comuns para medir a similaridade entre pontos é a distância Euclidiana, que calcula o quão próximos ou distantes os elementos estão em um espaço multidimensional. Essa métrica é a base para a determinação da formação dos clusters em algoritmos como K-Means e DBSCAN. Uma empresa deseja agrupar clientes com base em seu comportamento de compra. Para isso, foram coletados dois atributos: a quantidade de produtos diferentes comprados no último mês (X) e o valor total gasto (em centenas de reais) (Y). A tabela, a seguir, apresenta os dados coletados de quatro clientes, que serão usados para gerar a matriz de distâncias com base na distância Euclidiana:

Em relação à matriz de distância gerada, assinale a alternativa correta.