A rede SOM é uma ferramenta poderosa para a visualização e clusterização de dados multidimensionais, amplamente utilizada em aprendizado de máquina. Com uma configuração adequada e análise cuidadosa dos resultados, é possível obter insights valiosos sobre os dados.

Com base nos assuntos estudados sobre a aplicação da rede SOM ao problema de agrupamento de dados, observe as afirmativas a seguir:

I. A rede SOM (Self-Organizing Map) é utilizada para criar uma representação
ordenada de dados multidimensionais que simplifica a complexidade e revela relações significativas.

II. O dataset Iris, amplamente utilizado em estudos de aprendizado de máquina, é composto por quatro atributos descritivos de flores e três classes distintas, facilitando a visualização dos resultados de clusterização.

III. A configuração da rede SOM envolve parâmetros críticos como a dimensionalidade do grid, sigma (que define o tamanho da vizinhança), função de distância, taxa de aprendizado e semente aleatória, que influenciam diretamente a qualidade do mapeamento.

IV. A rede SOM requer supervisionamento constante durante o treinamento para garantir a correta formação dos clusters.

Está correto o que se afirma em: