无监督学习是机器学习中的一个重要分支,它通过分析数据集来发现数据中的结构或模式,而不需要任何标签或监督信息。以下是一些关于无监督学习的教程和资源。
基础概念
- 聚类:将相似的数据点分组在一起。
- K-means 聚类算法:一种简单的聚类算法,用于将数据点划分为 K 个簇。
- K-means 聚类算法
- K-means 聚类算法:一种简单的聚类算法,用于将数据点划分为 K 个簇。
- 降维:减少数据集的维度,同时保留数据的主要特征。
- 主成分分析 (PCA):一种常用的降维技术,用于提取数据的主要特征。
- PCA
- 主成分分析 (PCA):一种常用的降维技术,用于提取数据的主要特征。
- 关联规则学习:发现数据集中不同项之间的关联关系。
- Apriori 算法:一种用于发现频繁项集的算法。
- Apriori 算法
- Apriori 算法:一种用于发现频繁项集的算法。
教程资源
总结
无监督学习在数据分析中扮演着重要角色,通过这些教程和资源,您可以更好地理解和应用无监督学习算法。