某公司希望根據客戶的人口統計資料和購買模式來區分客戶。哪種演算法最適合用於發現這些群組？

K-means 演算法最適合用於根據客戶的人口統計資料和購買模式來區分客戶，因為它是一種非監督式學習演算法，專門用於將資料點分組到預定義數量的叢集中。在此情境中，K-means 可以識別出具有相似特徵的客戶群組，而無需預先標記的資料。K-nearest neighbors (k-NN) 是一種分類演算法，需要標記的訓練資料。決策樹和支持向量機 (SVM) 也是監督式學習演算法，主要用於分類或迴歸任務，需要有目標變數才能進行訓練。