聚类问题（Clustering）：是机器学习和数据挖掘中的一个无监督学习任务，它涉及将数据集中的样本分组，使得同一组内的样本相似度高，而不同组之间的样本相似度低。聚类的目的在于发现数据内在的结构和模式。
| 编号 | 标题 | AI问题 | 数据集 | 解决方案 | 文件包 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 欧洲地区客户在线消费样例数据集 | 聚类问题 | — | — | AiS-ML-Retail-DataSet-Euro-Customer-Segmentation-Transactions-2010 |
| 2 | 沃德汽车属性数据集和聚类分析 | 聚类问题 | — | — | AiS-ML-Trp-DataSet-App-Wards-AutoMobile-Classification-1985 |
| 3 | IMDB电影数据集和可视化分析 | — | — | — | AiS-ML-Retail-IMDB-2006-2016-Pyecharts |
| 4 | 利用Apriori算法发现交易数据集中的关联规则 | 关联规则 | — | — | AiS-ML-Retail-Trade-Relationship-Apriori-2010-3M |
| 5 | 某一电商用户行为数据集2019 | 聚类问题 | — | — | AiS-ML-Retail-DataSet-User-Behaviors-2019-130M |
| 6 | 淘宝母婴购物数据集(2012-2015) | 聚类问题 | — | — | AiS-ML-Retail-DataSet-Taobao-Mum-Baby-Trade-2012-2015 |
| 7 | 淘宝网广告展示和点击日志(2017)和分析样例 | 聚类问题 | — | — | AiS-ML-Retail-DataSet-Taobao-8Days-Ad-Display-Click-Data-2017 |
| 2 | UCI2012纸币真伪辨识数据集和聚类分析 | 聚类问题 | 纸币真伪辨识数据集 | 聚类分析 | AiS-ML-Fin-UCI2012-K-Means-Banknote-Authentication-1MB |
| 3 | 客户个性化消费数据集和聚类分析 | 聚类问题 | 帮助企业根据其目标客户来自不同类型的客户细分市场来修改其产品。 | 聚类分析 | AiS-ML-Fin-Omar2018-Customer-Comsumption-Personality-Analysis-1MB |
| 4 | UniversalBank2018客户财务状况数据集和聚类分析 | 聚类问题 | UniversalBank客户财务状况数据集用于客户细分、贷款违约预测、营销分析等任务。 | 聚类分析 | AiS-ML-Fin-UniversalBank2018-Customer-Classification-kNN-1MB |
| 5 | 客户收入支出细分数据集 | 聚类问题 | 公司可以识别出几个客户细分市场 | 聚类分析 | AiS-ML-Fin-DataSet-Customer-Segmentation-Income-Spend-1MB |