AIF-C01#52(fundamentals-ai-ml)
ある企業が、顧客のデモグラフィック（人口統計学的属性）と購買パターンに基づいて顧客をグループ分け（identify groups）したいと考えています。 この要件を満たすために、会社が使用すべきアルゴリズムはどれですか？
正解：B
正解の根拠
K-means は代表的な教師なしクラスタリングアルゴリズムで、特徴量空間で類似する点を K 個のクラスタにグループ化します。デモグラフィックや購買パターンに基づく顧客セグメンテーションに最適で、SageMaker 組込みアルゴリズムとして提供されます。
アルゴリズム比較
| アルゴリズム | 用途 |
|---|---|
| K-means | 教師なしクラスタリング |
| k-NN | 教師あり分類/回帰 |
| 決定木 | 教師あり分類/回帰 |
| SVM | 教師あり分類 |
不正解の理由
- A: k-NN はラベル付きデータで多数決により分類する教師あり手法で、グループ自動発見ではありません。
- C: 決定木はラベル付き入力で分岐を学ぶ教師あり手法で、ラベル無しのグループ化には用いません。
- D: SVM はラベル付きデータで分離超平面を学ぶ教師あり分類器で、クラスタリングには適合しません。
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