某團隊必須建立一個模型，用於判斷影像中的人物是否穿戴該公司的零售品牌。給定一個帶有標籤的影像資料集，哪種類型的機器學習模型最適合？

卷積神經網路 (CNN) 是處理影像資料的最佳選擇，因為它們擅長從像素陣列中自動學習空間層次特徵，例如邊緣、紋理和形狀，這對於影像分類任務至關重要。潛在狄利克雷分配 (LDA) 主要用於文本主題建模。循環神經網路 (RNN) 適用於序列資料，例如時間序列或自然語言。K-means 聚類是一種無監督學習演算法，用於將資料點分組，不適用於帶有標籤的影像分類。