无监督学习是机器学习的重要分支，无需标注数据即可发现数据中的潜在模式或结构。以下是核心内容概览：
常见算法 🔧
K-means聚类
通过迭代划分数据集为K个簇，最小化簇内距离。主成分分析（PCA）
降维技术，通过线性组合保留数据主要方差。DBSCAN（基于密度的聚类）
根据密度识别噪声点和聚类，适合非球形数据。
应用场景 🔍
- 客户细分（如市场分析）
- 异常检测（如欺诈行为识别）
- 数据压缩（通过特征降维）
- 推荐系统（基于用户行为聚类）
学习资源 🌐
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