无监督学习基础

无监督学习是机器学习中的一种重要类型，它主要通过分析未标记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基础概念：

常见的无监督学习算法

• 聚类算法：将相似的数据点分组到同一个簇中。

  • K-means
  • DBSCAN
  • 层次聚类

• 降维算法：减少数据的维度，同时保留大部分信息。

  • 主成分分析 (PCA)
  • t-SNE
  • 自编码器

• 关联规则学习：发现数据项之间的关联性。

  • Apriori 算法
  • Eclat 算法

无监督学习的应用

无监督学习在许多领域都有广泛的应用，例如：

• 市场分析：客户细分、推荐系统
• 社交网络分析：社区检测、兴趣分组
• 生物信息学：基因表达数据分析

扩展阅读

了解更多关于无监督学习的知识，可以参考以下链接：

• 机器学习入门教程
• K-means 聚类算法详解

聚类算法图解