一家電子商務公司希望根據購買歷史和偏好來區分客戶，以便在其應用程式中提供個人化的體驗。他們應該使用哪種機器學習方法？

分群 (Clustering) 是一種無監督學習方法，用於將資料點分組，使得同一組內的資料點彼此相似，而不同組的資料點則不相似。對於電子商務公司來說，這意味著可以根據客戶的購買歷史和偏好，將客戶自動劃分為不同的群體（例如，高消費群、特定商品偏好群等），而無需預先定義這些群體的標籤。這樣，公司就能針對每個客戶群體提供高度個人化的推薦和體驗。 分類 (Classification) 是一種監督學習方法，需要預先標記的資料來預測離散類別，例如判斷客戶是否會流失，而非將客戶分組。迴歸 (Regression) 則用於預測連續值，例如預測客戶未來的消費金額，而不是區分客戶群體。內容生成 (Content generation) 是一種創造新內容的方法，與根據現有數據區分客戶的目的不同。