假設有一個交易資料表 (使用者 ID、交易類型、地點、金額)，哪三種機器學習應用是合適的？

非監督式學習適用於詐欺偵測，因為詐欺交易通常是罕見且未標記的異常值，非監督式模型能識別出與大多數正常交易行為模式不同的數據點。分群（聚類）是將具有相似特徵的交易分組的有效方法，例如將高價值交易或特定地點的交易歸為一類，這有助於發現潛在模式。監督式學習則適用於預測交易地點，因為歷史交易數據中通常包含已知的地點資訊，可以作為模型的標籤進行訓練。強化學習不適用於預測交易地點，它主要用於決策制定和序列動作的優化。非監督式學習不適用於預測交易地點，因為預測需要有明確的目標變數（地點），而非監督式學習主要用於發現數據中的隱藏結構。