あるEコマース企業が顧客を購買行動の類似性に基づいてグループ分けしたいと考えています。各顧客にあらかじめラベル（グループ名）は付与されていません。この要件に最も適した機械学習のアプローチはどれですか。
- A. 教師あり学習（Supervised Learning）
- B. 強化学習（Reinforcement Learning）
- C. 教師なし学習（Unsupervised Learning）
- D. 準教師あり学習（Semi-supervised Learning）
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正解: C
ラベルなしデータをグループ化するタスクは教師なし学習（クラスタリング）に該当します。教師あり学習は正解ラベルを使ってモデルを訓練するアプローチであり、ラベルがない本ケースでは使えません。強化学習は報酬シグナルを通じてエージェントが行動を学習する手法であり、顧客セグメンテーションには不適切です。準教師あり学習は一部のデータにラベルが付与されている場合に用いるアプローチで、今回の要件（ラベルが一切ない）とは一致しません。