Vamos analisar as proposições apresentadas: 1. O algoritmo memoriza os exemplos durante a fase de treinamento. - Esta proposição é verdadeira. O algoritmo dos vizinhos mais próximos (KNN) realmente armazena todos os exemplos do conjunto de treinamento para fazer a classificação. 2. O exemplo a ser classificado busca pelo rótulo do exemplo mais próximo. - Esta proposição também é verdadeira. O KNN classifica um novo objeto com base nos rótulos dos exemplos mais próximos no espaço de características. Agora, vamos analisar as opções: - Opção A: As duas proposições são falsas. (FALSO) - Opção B: As duas proposições são verdadeiras, e a segunda justifica a primeira. (FALSO, a segunda não justifica a primeira, apenas complementa) - Opção C: As duas proposições são verdadeiras, mas a segunda não justifica a primeira. (VERDADEIRO) - Opção D: A primeira proposição é verdadeira, e a segunda proposição é falsa. (FALSO) - Opção E: A primeira proposição é falsa, e a segunda proposição é verdadeira. (FALSO) Portanto, a opção correta é: Opção C - As duas proposições são verdadeiras, mas a segunda não justifica a primeira.