对没有标签的数据进行分类的问题属于机器学习中哪一类问题（）。

对没有标签的数据进行分类的问题属于机器学习中哪一类问题（）。

A、强化

B、分类

C、聚类

D、回归

正确答案：C

答案解析：

A选项强化学习：强化学习是智能体（agent）通过与环境进行交互，根据环境反馈的奖励信号来学习最优行为策略的过程。它的重点在于通过不断试错，最大化长期累积奖励，以解决诸如机器人路径规划、游戏策略学习等问题，并不针对无标签数据的分类，所以A选项不符合。

B选项分类：在机器学习中，分类是指利用已标记的数据（即数据带有明确的类别标签）来训练模型，使模型能够对新的、未知类别的数据进行类别预测。例如，根据已标记为“猫”和“狗”的图片数据训练模型，之后对新的图片判断是猫还是狗，而题干强调的是无标签数据，所以B选项错误。

C选项聚类：聚类是将没有标签的数据按照数据之间的相似性划分为不同的组或类别的过程。这些类在聚类前是未知的，算法基于数据自身的特征，将相似的数据归为一类，不同类的数据之间具有较大差异。比如，对一批客户消费数据进行聚类，可发现不同消费模式的客户群体，所以C选项正确。

D选项回归：回归问题主要是预测一个连续值，例如预测房价、股票价格等。它使用已有的数据建立一个模型，来预测给定输入对应的连续输出值，与对无标签数据进行分类无关，所以D选项不正确。