Questão 2973410

K-Means, pois é capaz de identificar clusters de formatos arbitrários e tratar naturalmente pontos isolados como ruído, desde que o número de grupos seja bem estimado.

DBSCAN, uma vez que forma agrupamentos a partir da densidade local dos pontos, não exige a definição prévia do número de clusters e permite identificar observações que não pertencem a nenhum grupo.

Gaussian Mixture Models (GMM), o qual atribui cada ponto exclusivamente a um único cluster, com base na menor distância euclidiana ao centroide mais próximo.

KNN, já que realiza clusterização ao estimar distribuições probabilísticas dos dados e ajustar múltiplas componentes gaussianas ao conjunto de observações.

Mean-Shift, o qual determina os agrupamentos, ao deslocar pontos em direção a centroides previamente definidos, sendo particularmente adequado quando o número de clusters é conhecido a priori.