无监督学习是机器学习中一种重要的学习方法，它通过对数据进行学习，使得计算机能够从数据中找出隐藏的模式或结构。下面将简要介绍无监督学习的基本概念和应用。
基本概念
无监督学习主要分为以下几类：
- 聚类（Clustering）：将相似的数据点归为一类，不同的类别之间尽量保持距离。
- 关联规则学习（Association Rule Learning）：找出数据集中项之间的关联关系，例如购物篮分析。
- 降维（Dimensionality Reduction）：通过降维技术减少数据的特征维度，提高模型的效率。
应用场景
无监督学习在许多领域都有广泛的应用，以下是一些常见的应用场景：
- 市场分析：通过聚类分析，可以将顾客分为不同的群体，以便进行精准营销。
- 推荐系统：通过关联规则学习，可以推荐用户可能感兴趣的商品或内容。
- 图像处理：通过降维技术，可以对图像进行压缩，提高处理速度。
相关资源
如果您想了解更多关于无监督学习的信息，可以访问本站的无监督学习专题页面：无监督学习专题
图片展示
下面是一张无监督学习算法的示例图片：