无监督学习是机器学习的一个重要分支，它关注于从未标记的数据中寻找隐藏的规律和结构。以下是一些关于无监督学习的基础知识和应用场景。
无监督学习的类型
无监督学习主要分为以下几种类型：
- 聚类：将相似的数据点归为同一组。
- 降维：减少数据维度，同时保留大部分信息。
- 关联规则学习：发现数据之间的关联性。
- 异常检测：识别数据中的异常点。
无监督学习的应用场景
无监督学习在许多领域都有广泛的应用，以下是一些例子：
- 市场分析：分析消费者行为，发现潜在的市场趋势。
- 推荐系统：根据用户的历史行为推荐商品或服务。
- 图像处理：识别图像中的模式，如面部识别。
- 文本分析：提取文本中的主题和关键词。
相关资源
想要深入了解无监督学习，可以参考以下资源：
图片展示
聚类示例
降维示例
希望这些内容能帮助您更好地了解无监督学习。