无监督学习（Unsupervised Learning）是一种机器学习方法，它通过分析未标记的数据来发现数据中的结构、模式和关联。无监督学习在数据挖掘、信息检索、图像处理等领域有着广泛的应用。
无监督学习类型
无监督学习主要分为以下几种类型：
- 聚类（Clustering）：将相似的数据点归为同一类别。
- 降维（Dimensionality Reduction）：减少数据维度，同时保留大部分数据信息。
- 关联规则学习（Association Rule Learning）：发现数据项之间的关联性。
应用实例
无监督学习在以下场景中有广泛应用：
- 市场细分：通过聚类分析，将客户分为不同的市场细分。
- 异常检测：通过聚类分析，识别出异常数据点。
- 图像识别：通过降维技术，减少图像数据维度，提高图像识别速度。
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