解答：
③ クラスタリング
理由: クラスタリングは、サンプル同士の類似度を基に、それらを複数のグループに分割する手法です。これは教師なし学習の一種であり、正解ラベルが付与されていないデータでも利用可能です。クラスタリングは、顧客のセグメンテーションなど、データマイニングの領域で広く利用されています。
その他の選択肢について：
- 交差検証：モデルの性能を評価するための手法であり、データを複数のグループに分割する手法ではありません。
- 決定木：分類や回帰のためのモデルであり、教師あり学習に利用されます。
- 主成分分析 (PCA)：次元削減のための手法であり、データをグループに分割する手法ではありません。
