无监督学习是机器学习中的一种重要分支，它通过分析没有标签的数据集，让机器自己找出数据中的模式和关联。以下是关于无监督学习的一些基础知识。
无监督学习的应用
- 聚类：将相似的数据点分组在一起，例如市场细分、客户细分等。
- 关联规则学习：发现数据集中的关联规则，例如超市购物篮分析。
- 降维：减少数据的维度，以便更好地进行可视化和分析。
无监督学习的常见算法
- K-Means：将数据点分成K个簇，每个簇的均值为中心点。
- 层次聚类：通过合并相似度高的簇，形成一个新的簇，直到达到预设的簇数量。
- DBSCAN：基于密度的聚类算法，能够发现任意形状的簇。
- PCA：主成分分析，用于降维。
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聚类算法