无监督学习算法课程指南 🧠

无监督学习是机器学习的重要分支，主要通过未标记的数据发现隐藏的模式或结构。以下是核心算法与学习资源：

常见无监督学习算法 📚

• K-means聚类
  通过迭代划分数据点到K个簇，最小化簇内距离。

  [深入学习聚类分析](/course-center/courses/clustering-analysis)

• 层次聚类（Hierarchical Clustering）
  基于树状结构表示数据间的相似性，适合动态调整簇数。

  

• 主成分分析（PCA）
  通过降维保留数据主要特征，常用于数据可视化。

  [探索降维技术](/course-center/courses/dimensionality-reduction)

• 关联规则挖掘（Apriori算法）
  发现数据中的频繁项集与关联关系。

  

学习路径建议 🧭

1. 先掌握机器学习基础，了解数据预处理与特征工程
2. 学习监督学习算法对比理解
3. 实践项目：尝试用K-means对鸢尾花数据集进行聚类分析

扩展阅读 📘

• 无监督学习的应用场景
• 深度学习与无监督学习的联系