A clusterização é uma técnica de aprendizado não supervisionado que agrupa dados com características similares. Sobre as diferentes técnicas de clusterização, analise as assertivas abaixo:

I. Hierarchical Clustering é mais adequado para grandes volumes de dados devido ao seu baixo custo computacional.

II. K-means é um algoritmo de clusterização que minimiza a variância dentro dos clusters ao calcular centros iterativamente.

III. DBSCAN é capaz de detectar clusters de formato arbitrário e identificar pontos como ruído se eles não pertencem a nenhum cluster.


Quais estão corretas?