无监督学习是机器学习中一种重要的方法，它通过分析未标记的数据来发现隐藏的模式或结构。与监督学习不同，无监督学习无需预先定义的目标变量，常用于数据聚类、降维和异常检测等场景。
常见算法
K-Means聚类 🧮
通过迭代将数据划分为 K 个簇，每个簇由中心点表示。层次聚类 🌱
基于树状结构的聚类方法，适合探索数据层级关系。PCA降维 📊
通过主成分分析减少数据维度，保留主要信息。
应用场景
- 客户细分分析
- 图像压缩与特征提取
- 推荐系统优化
- 异常检测与数据清洗
进一步学习
如需深入了解聚类分析，可参考：
社区/机器学习/教程/聚类分析
📌 提示：无监督学习的核心在于探索数据本身，而非预设答案。实践时建议结合可视化工具（如Matplotlib、Seaborn）观察结果。