為了依據人口統計資料和購買行為來區隔客戶，哪種演算法最適合將相似的客戶分組？

K-means 演算法最適合將相似的客戶分組，因為它是一種非監督式學習演算法，專門用於聚類分析。它透過迭代過程將資料點分組到預定數量的 K 個群集中，每個群集中的資料點彼此相似，而與其他群集中的資料點不同。這非常符合根據人口統計資料和購買行為來區隔客戶的需求。 K-nearest neighbors (k-NN) 是一種監督式學習演算法，主要用於分類和迴歸，而不是無標籤資料的聚類。決策樹也主要用於分類和迴歸任務。支援向量機 (SVM) 則是一種監督式學習模型，主要用於分類和迴歸分析，尤其擅長處理二元分類問題，不適用於無標籤資料的客戶分群。