无监督学习是机器学习的一个重要分支，它通过分析没有标签的数据来发现数据中的模式、关联和结构。以下是一些无监督学习的主要方法：

  • 聚类（Clustering）

    • 聚类算法将相似的数据点分组在一起，形成簇。
    • 常见的聚类算法包括 K-Means、层次聚类、DBSCAN 等。

  • 降维（Dimensionality Reduction）

    • 降维算法用于减少数据集的维度，同时保留数据的主要特征。
    • 常见的降维算法包括 PCA（主成分分析）、t-SNE 等。

  • 关联规则学习（Association Rule Learning）

    • 关联规则学习用于发现数据项之间的关联关系。
    • 常见的关联规则算法包括 Apriori、FP-Growth 等。

  • 异常检测（Anomaly Detection）

    • 异常检测用于识别数据中的异常或离群值。
    • 常见的异常检测算法包括 Isolation Forest、One-Class SVM 等。

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聚类算法

扩展阅读

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