unsupervised learning

无监督学习是机器学习的一种类型，其中算法在没有标签或目标变量的情况下进行训练。它主要关注模式识别和数据结构的学习。这种学习方法的主要优点是可以发现数据中的隐藏模式和关系，而无需人工标注。常见的无监督学习算法包括聚类分析（如K-means），降维（如主成分分析），以及关联规则学习（如Apriori）。无监督学习在许多领域都有广泛的应用，如市场细分、社交网络分析、异常检测等。然而，由于缺乏明确的指导信号，无监督学习的结果往往需要人工解释和验证。