无监督学习是机器学习中的一种重要方法，它通过分析数据集来发现数据中的隐藏结构和模式，而不需要预先标记的标签。以下是一些无监督学习的案例：
- 聚类分析：将相似的数据点分组在一起，例如，将客户分为不同的市场细分。
- 关联规则学习：发现数据集中不同项之间的关联性，例如，在超市购物篮分析中，发现牛奶和面包经常一起购买。
- 降维：减少数据集的维度，例如，使用主成分分析（PCA）来简化数据。
案例一：客户细分
假设我们有一个包含客户购买行为的数据库，我们可以使用聚类分析来将客户分为不同的群体。
- 案例描述：通过分析客户的购买历史，我们可以将客户分为忠诚客户、偶尔购买者和潜在客户。
- 技术：K-means 聚类算法。
客户细分
案例二：异常检测
在金融领域，异常检测是防止欺诈的重要工具。
- 案例描述：通过分析交易数据，检测出异常的交易行为。
- 技术：Isolation Forest 算法。
异常检测
扩展阅读
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