数据挖掘可以简单地理解为从大量的数据中发现或挖掘知识。设某公司的客户关系管理系统中有客户表A(CID，v₁，v₂，…，v_n)。给定一个训练集S(v₁，v₂，…，v_n，c)，其中c为客户类别、v_i(i=1…n)为客户其他属性。若对表A中任一客户x，要使系统能判定x所属的客户类别，较合理的方案是（）

A．将x对应的元组中的特征向量(v₁，v₂，…，v_n)与训练集S中的元组进行匹配，从而判定x所属的客户类别
B．对训练集S设计适当的算法，构造一个分类器M，将x对应的特征向量(v₁，v₂，…，v_n)作为M的输入，用M判定x所属的客户类别
C．采用关联规则挖掘算法构成一个关联式分类器M，用M判定x所属的类别
D．采用适当的聚类算法，对表A中的所有元组进行聚类，将每个元组归入训练集S各元组的c列所给出的客户类别中，从而实现x所属客户类别的判定