无监督学习是机器学习的一个分支，它通过分析没有标签的数据集来发现数据中的模式和结构。以下是一些无监督学习的常用方法：

  • 聚类：将相似的数据点归入同一个类别。例如，K-means聚类算法。
  • 降维：减少数据的维度，同时尽可能保留数据的信息。PCA（主成分分析）是一种常用的降维方法。
  • 关联规则学习：发现数据集中的关联规则。例如，Apriori算法用于挖掘频繁项集。

资源链接

K-means聚类算法示例

总结

无监督学习在数据分析中扮演着重要的角色，可以帮助我们更好地理解数据。希望这些资源能帮助您更深入地了解无监督学习。