Vamos analisar cada uma das afirmativas sobre a classificação não supervisionada: 1. () Na classificação não supervisionada, o computador define as classes e o usuário atribui significado a elas. É verdadeira (V). Na classificação não supervisionada, o algoritmo identifica padrões e agrupa os dados, enquanto o usuário interpreta esses grupos. 2. () Os métodos não supervisionados exigem que o usuário já conheça de antemão as classes. É falsa (F). Um dos principais aspectos da classificação não supervisionada é que o usuário não precisa conhecer as classes previamente, pois o algoritmo descobre os padrões nos dados. 3. () O algoritmo de clustering encontra padrões de distância espectral para fazer uma classificação iterativa dos pixels. É verdadeira (V). O algoritmo de clustering, como o k-médias, analisa as distâncias espectrais entre os pixels para formar grupos. 4. () O método das k-médias reduz a variabilidade ao definir o número de agrupamentos a priori. É falsa (F). O método das k-médias requer que o número de agrupamentos (k) seja definido pelo usuário antes da execução do algoritmo, mas não necessariamente "reduz a variabilidade"; ele busca minimizar a variabilidade dentro de cada grupo. Portanto, a sequência correta é: V - F - V - F. A alternativa que apresenta essa sequência é a A) V - F - V - F.