无监督学习是机器学习中的一种重要方法，它不依赖于标签数据，而是通过算法自动从数据中寻找模式和结构。以下是关于无监督学习的几个关键点：
- 聚类算法：将相似的数据点分组到一起，例如K-means、层次聚类等。
- 降维技术：减少数据的维度，同时保留重要信息，如PCA（主成分分析）。
- 关联规则学习：发现数据中的关联关系，如Apriori算法。
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无监督学习应用
无监督学习在多个领域都有广泛的应用，以下是一些例子：
- 市场分析：通过客户购买行为进行市场细分。
- 图像识别：识别图像中的模式，如人脸识别。
- 文本分析：对大量文本数据进行情感分析或主题建模。
相关资源
K-means算法流程图
PCA降维示意图