Para segmentar clientes por dados demográficos e comportamento de compra, qual algoritmo é mais adequado para agrupar clientes semelhantes?

K-means é o algoritmo mais adequado para agrupar clientes semelhantes porque é um algoritmo de clusterização não supervisionado. Ele identifica padrões em dados não rotulados, como dados demográficos e comportamento de compra, para formar grupos (clusters) de clientes com características semelhantes. K-nearest neighbors (k-NN) é um algoritmo de classificação ou regressão, não de clusterização, usado para prever a classe de um novo ponto de dados com base na maioria das classes dos seus vizinhos mais próximos. Decision tree é um algoritmo de classificação ou regressão que usa uma estrutura em forma de árvore para tomar decisões. Support vector machine (SVM) é um algoritmo de classificação ou regressão que encontra um hiperplano ideal para separar classes de dados.