Компания хочет сегментировать клиентов на основе демографических данных и покупательского поведения. Какой алгоритм наиболее подходит для обнаружения таких групп?

K-means — это алгоритм кластеризации без учителя, который идеально подходит для сегментации клиентов. Он группирует схожие точки данных (в данном случае клиентов) в кластеры на основе их признаков (демографические данные и покупательское поведение), минимизируя расстояние между точками внутри кластера и максимизируя расстояние между кластерами. K-nearest neighbors (k-NN) — это алгоритм классификации, используемый для прогнозирования метки нового объекта на основе меток его ближайших соседей, а не для обнаружения скрытых групп. Decision tree используется для классификации или регрессии путем создания древовидной структуры правил. Support vector machine (SVM) — это алгоритм классификации, который находит оптимальную гиперплоскость для разделения классов.