Pour segmenter les clients en fonction de leurs données démographiques et de leur comportement d'achat, quel algorithme est le mieux adapté pour regrouper des clients similaires ?

K-means est un algorithme de clustering non supervisé idéal pour regrouper des clients similaires en fonction de leurs caractéristiques (démographiques et comportementales). Il identifie des centres de gravité (centroïdes) et attribue chaque point de données au centroïde le plus proche, formant ainsi des clusters distincts. K-nearest neighbors (k-NN) est un algorithme de classification ou de régression, non de clustering, qui prédit la classe d'un point de données en fonction de ses voisins les plus proches. L'arbre de décision est un algorithme de classification ou de régression qui crée un modèle prédictif basé sur des règles de décision. La machine à vecteurs de support (SVM) est un algorithme de classification qui trouve un hyperplan optimal pour séparer les classes.