无监督学习简介

无监督学习是机器学习的一个重要分支，它通过分析数据集中的模式来发现数据中的结构，而不需要任何关于数据标签的信息。

无监督学习类型

无监督学习主要分为以下几种类型：

• 聚类：将相似的数据点分组在一起，例如 K-Means 聚类算法。
• 降维：减少数据维度，例如 PCA（主成分分析）。
• 关联规则学习：发现数据项之间的关联，例如 Apriori 算法。

K-Means 聚类算法

K-Means 是一种常见的聚类算法，它通过迭代将数据点分配到 K 个簇中，使得每个簇中的数据点尽可能接近簇中心。

K-Means 算法步骤

1. 随机选择 K 个数据点作为初始聚类中心。
2. 将每个数据点分配到最近的聚类中心。
3. 更新聚类中心为所有分配到该聚类中心的数据点的平均值。
4. 重复步骤 2 和 3，直到聚类中心不再变化或达到最大迭代次数。

图像识别中的无监督学习

无监督学习在图像识别领域也有广泛的应用，例如：

• 自编码器：通过学习数据的低维表示来识别图像中的模式。
• 生成对抗网络：生成与真实图像相似的新图像。

K-Means 聚类

更多关于无监督学习的知识，您可以访问我们的 机器学习教程 页面。

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