已知分类，想获取分类的特征，该使用何种数据挖掘的算法？

比如我知道网站的浏览信息
而且还有办理业务和没有办理业务的信息

想知道这些办理业务的用户的特征
该使用何种数据挖掘的算法？

自己先猜一批高准确度的。。。
比如说，一批人，浏览的是体育网站，经常看的是足球，篮球频道，这类人群是男性的可能性很高，如果还能拿到这批人同时也浏览了买车的网站，看的越野车频道，直接把这部分人群设定为男性，当然，如果你能拿到他们购买了男性衣服，就不需要看其他的了，直接判断为男性。。。依次类推
然后有了这些数据后，再去对未知性别的人群，去做分类，比如朴素贝叶斯，SVM，gbdt这些都可以，然后对性别分类，就拿到用户的性别特征。
年龄特征，收入特征，等等用户特征都可可以按照这个思路去做。
不过，这种做法，都是辅助，因为这种用户的特征挖掘，很依赖数据质量。。。

可以用k-中心点聚类算法。clarans算法......等等