无监督学习教程

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。
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      K-means 聚类算法
• 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。
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      PCA
• 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。
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      Apriori 算法

教程资源

• 机器学习基础教程 - 了解机器学习的基础概念。
• 无监督学习课程 - 在线课程，深入探讨无监督学习。

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。