某个团队必须构建一个模型，该模型用于确定图像中的人物是否穿着公司的零售品牌服饰。给定一个带标签的图像数据集，哪种类型的机器学习模型最合适？

卷积神经网络（CNN）最适合此任务，因为它在图像识别和分类方面表现出色。CNN能够自动从图像中学习空间特征，例如边缘、纹理和形状，这些对于识别服装品牌至关重要。循环神经网络（RNN）主要用于序列数据，如文本或时间序列，不适合图像分类。K-means聚类是一种无监督学习算法，用于发现数据中的固有分组，而不是进行有监督的分类。潜在狄利克雷分配（LDA）是一种主题模型，主要用于文本分析，不适用于图像识别。