Alternativa B está correta K-NNO problema descrito é de classificação supervisionada: existe uma base de dados rotulada (com os rótulos alto, médio, baixo ou nenhum) e o objetivo é aprender a classificar novos exemplos nesses rótulos. O K-NN (K-Nearest Neighbors) é um algoritmo de aprendizado supervisionado amplamente utilizado para classificação, que atribui a um novo exemplo o rótulo mais comum entre seus K vizinhos mais próximos na base de treinamento. É a escolha adequada para esse cenário.Por que as outras estão erradas: A) O PCA (Principal Component Analysis) é uma técnica de redução de dimensionalidade, não um algoritmo de classificação. C) O DBSCAN é um algoritmo de clusterização (agrupamento não supervisionado), não de classificação supervisionada. D) O K-Medoids é também um algoritmo de clusterização não supervisionada, inadequado para o problema de classificação descrito. E) As Redes de Kohonen (Self-Organizing Maps) são utilizadas para clusterização e visualização não supervisionada, não para classificação com rótulos predefinidos.