无监督学习算法 🧠

无监督学习是机器学习的重要分支，其核心在于无需标注数据即可发现数据中的潜在模式或结构。以下是常见的无监督学习算法及其应用场景：

🔍 常见算法类型

1. 聚类算法

   • K-means：将数据划分为 K 个簇，适用于客户分群、图像分割等场景
   - **层次聚类**：通过树状结构表示数据层次关系，适合生物分类学研究

2. 降维算法

   • 主成分分析（PCA）：压缩数据维度，保留主要特征
   - **t-SNE**：可视化高维数据，常用于数据探索

3. 关联规则学习

   • Apriori 算法：挖掘数据集中频繁出现的项集，如购物篮分析
   

📚 扩展阅读

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