Un'azienda desidera segmentare i clienti in base a dati demografici e modelli di acquisto. Quale algoritmo è più appropriato per scoprire tali gruppi?

K-means è un algoritmo di clustering non supervisionato, ideale per scoprire gruppi intrinseci (segmenti) all'interno di un dataset senza etichette predefinite. In questo caso, può raggruppare i clienti in base a caratteristiche demografiche e modelli di acquisto simili. K-nearest neighbors (k-NN) è un algoritmo supervisionato usato per classificazione o regressione, richiedendo dati etichettati. I Decision tree sono usati per classificazione o regressione, creando regole decisionali basate su dati etichettati. Le Support vector machine sono algoritmi supervisionati per classificazione e regressione, che trovano un iperpiano ottimale per separare le classi.