인구 통계 및 구매 행동에 따라 고객을 분류하려면 유사한 고객을 그룹화하는 데 가장 적합한 알고리즘은 무엇입니까?

K-평균(K-means)은 유사한 특성을 가진 데이터 포인트를 그룹으로 묶는 데 사용되는 비지도 학습 클러스터링 알고리즘입니다. 인구 통계 및 구매 행동과 같은 여러 특성을 기반으로 고객을 분류하여 유사한 고객 그룹을 식별하는 데 매우 적합합니다. K-최근접 이웃(k-NN)은 분류 또는 회귀에 사용되는 지도 학습 알고리즘입니다. 의사 결정 트리(Decision tree)는 분류 및 회귀에 사용되는 지도 학습 모델입니다. 서포트 벡터 머신(Support vector machine)은 주로 분류에 사용되는 지도 학습 알고리즘입니다.