Vamos analisar cada afirmativa sobre os métodos hierárquicos de análise em cluster: I. Agrupa um conjunto de pontos de dados em uma estrutura de árvore (dendograma) e fornece boa capacidade para comunicação dos resultados. Verdadeiro, essa afirmativa está correta, pois os métodos hierárquicos realmente produzem um dendograma que facilita a visualização e interpretação dos resultados. II. Apresenta como vantagem a simplicidade e o fato de ser eficiente, mesmo em situações onde o conjunto de dados é significativo. Falso, embora os métodos hierárquicos sejam simples, eles podem se tornar ineficientes em conjuntos de dados grandes, pois a complexidade computacional aumenta significativamente. III. Divide o cluster através de níveis, onde os objetos alocados nos níveis superiores da árvore são mais próximos entre si. Verdadeiro, essa afirmativa está correta, pois nos métodos hierárquicos, os clusters são formados em níveis, e os objetos nos níveis superiores são, de fato, mais próximos entre si. IV. Define aleatoriamente um ponto de partida para o parâmetro K e assim tenta otimizar o resultado ao longo das iterações. Falso, essa descrição se refere ao método K-means, que não é um método hierárquico. Com base nas análises, as afirmativas corretas são I e III. Portanto, a alternativa correta que contém uma afirmativa verdadeira é: a) A afirmativa I está correta.