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一旦数据被聚类，人工的关系。例如，它可能会注意到身高相似的人往往体重相似，或者身高不同的人往往体重不同。 这些聚类之间的关系对于预测目的非常有用。如果人工智能知道身高较高的人往往比身高较矮的人体重更重，那么它就可以利用这些信息根据身高更好地预测某人的体重。 分析数据模式的另一种常用方法称为“分类”。

这涉及为数据点分配标签 - 因此，回到我们的身高和德国资源体重示例，我们可能会将所有高于平均水平的人标记为“高”，将所有低于平均水平的人标记为“矮”。 一旦数据被分类，人工智能就可以再次开始寻找不同类别之间的关系。例如，它可能会注意到高个子的人往往比矮个子的人重（这是我们从聚类分析中已经知道的）。或者它可能会注意到高个子的人往往比矮个子的人更成功（这将是一个有趣的发现！）。

人工智能可以帮助您更好地决定开发什么产品、提供什么服务以及如何定价。以下是您可以在业务中使用人工智能进行预测的四种方式： 开发新产品和服务。 您可以使用人工智能来识别客户需求，并开发满足这些需求的新产品或服务。例如，如果您销售保险，您可以使用人工智能来预测客户未来需要哪些类型的保险，并据此制定保单。 准确定价产品和服务。 人工智能还可以帮助您更准确地为产品和服务定价。