O algoritmo K-Means é um método de aprendizado não supervisionado utilizado em Machine Learning, especificamente para agrupamento de dados. Ele busca dividir um conjunto de dados em K grupos (clusters) com base nas características dos dados, minimizando a variância dentro de cada grupo. Analisando as alternativas: A) Realizar classificação de imagens - Isso se refere a métodos de classificação, não ao K-Means. B) Identificar clusters (grupos) em conjuntos de dados - Esta é a função principal do K-Means. C) Prever valores contínuos em séries temporais - Isso se relaciona a métodos de regressão, não ao K-Means. D) Analisar dados textuais para criar resumos - Isso envolve técnicas de processamento de linguagem natural, não K-Means. E) Resolver problemas de regressão linear - Isso é um método de aprendizado supervisionado, não relacionado ao K-Means. Portanto, a alternativa correta é: B) Identificar clusters (grupos) em conjuntos de dados.