【正解】B
【0からの解説】
「顧客のグループを特定する」＝正解ラベルなしで、似た者同士のまとまりを発見するタスクは、教師なし学習のクラスタリングです。K-means はクラスタリングの最も代表的なアルゴリズムで、データを k 個のグループ（クラスター）に自動的に分割します。人口統計や購買パターンが似ている顧客同士が同じクラスターにまとまるため、顧客セグメンテーション（マーケティングのグループ分け）の定番手法です。
【誤りの選択肢】
A：k 近傍法（k-NN）は名前が似ていますが、教師あり学習のアルゴリズムです。「新しいデータ点の近くにある既知のラベル付きデータ」から分類・回帰を行うもので、ラベルのないグループ発見はできません（K-means との混同を狙った定番のひっかけです）。
C：決定木は教師あり学習（分類・回帰）のアルゴリズムであり、正解ラベルが必要です。
D：サポートベクターマシン（SVM）も教師あり学習の分類アルゴリズムであり、グループの「発見」には使えません。
【参考】
SageMaker の K-means アルゴリズム