用一句话（标题）描述我的问题并不容易。我想通过问他们一些问题来找到一个人的兴趣，以便为他分配属性。
例如：在10个问题中（你喜欢技术吗？你对经济学感兴趣吗？你的食物多于阅读吗？），我希望能够找到人们的兴趣（技术，书籍阅读，经济学...... ）为了给他一些属性，如技术，文学，政治......我也希望我的程序从用户的答案中学习属性。
我正在寻找一种可以帮助我分配属性的算法。对我来说，这不是一个简单的二进制搜索（20个问题AI或类似的）算法，而是一个类似群集的AI。
你对这个问题有什么建议吗？
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首先，分类是监督学习，而聚类是无监督的。你可以在这样的监督学习中思考：
我已将所有这些群体分类，我有一个新的个人/一组个人，哪个群体最适合个人？ 当您训练模型时（例如：手工将电子邮件标记为垃圾邮件），您的个人最有可能被正确分类。
等效问题但在无监督学习中被称为聚类，你有一个数据集，你没有可支持的模型，你想得到一个想法（这最适合探索性分析）你的数据基于一些指标（方差，同一组中每个人之间的平均距离，依此类推）。
您是否尝试过使用基于关联规则的学习？