あるEコマース企業が、購入履歴と嗜好に基づいて顧客をセグメント化し、アプリでパーソナライズされたエクスペリエンスを提供したいと考えています。どの機械学習アプローチを使用すべきですか？

クラスタリングは、購入履歴や嗜好といった顧客データに基づいて、類似した顧客をグループ（クラスター）に自動的に分類する教師なし学習アプローチです。これにより、企業は各セグメントの顧客に合わせたパーソナライズされたエクスペリエンスを提供できます。分類は、事前に定義されたカテゴリにデータを割り当てる教師あり学習であり、このシナリオには適していません。回帰は数値予測に使用され、コンテンツ生成は新しいコンテンツを作成するために使用されるため、顧客セグメンテーションの目的とは異なります。