No contexto da clusterização (agrupamento não supervisionado), analisemos cada alternativa:

### **A) Hierárquica requer que especifiquemos antecipadamente o número de clusters K.**

**Incorreto.** A clusterização hierárquica **não exige** a definição prévia de \(K\). Ela constrói uma hierarquia de clusters (representada por um dendrograma), permitindo escolher \(K\) posteriormente cortando o dendrograma no nível desejado.

### **B) K-means resulta em uma representação na forma de dendrograma.**

**Incorreto.** O K-means é um método **não hierárquico** que produz uma partição fixa dos dados em \(K\) clusters. **Não gera dendrogramas**; essa representação é exclusiva da clusterização hierárquica.

### **C) Hierárquica resulta em uma representação na forma de dendrograma.**

**Correto.** A clusterização hierárquica (aglomerativa ou divisiva) gera um **dendrograma**, que é uma representação em árvore que mostra a hierarquia de fusão (ou divisão) dos clusters. O eixo vertical indica a dissimilaridade entre grupos unidos, permitindo visualizar a estrutura de agrupamento.

### **D) K-means é uma abordagem da clusterização aglomerativa.**

**Incorreto.** O K-means é um método de **particionamento**, não hierárquico. Já a clusterização aglomerativa é um **subtipo da abordagem hierárquica** (começa com cada ponto como um cluster e funde os mais próximos iterativamente).

### **E) Aglomerativa é uma abordagem da clusterização K-means.**

**Incorreto.** A clusterização aglomerativa é um **método hierárquico**, enquanto o K-means é um método **baseado em centróides** e não hierárquico. São abordagens distintas.

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### **Resposta Final:**

A alternativa correta é **C**, pois a clusterização hierárquica de fato resulta em um dendrograma.

fonte: Deepseek