【经典教材系列】Unsupervised Learning Algorithms

资 源 简 介

【经典教材系列】Unsupervised Learning Algorithms

详 情 说 明

无监督学习是机器学习领域中不需要标注数据就能发现数据内在模式的重要分支。与监督学习不同，这类算法通过探索性分析自主提取特征，适用于缺乏先验知识的场景。

核心算法主要分为三大类型：聚类算法如K-means通过距离度量将相似样本分组；降维技术如PCA通过线性变换压缩特征维度；关联规则挖掘如Apriori算法则发现数据项间的潜在关系。这些方法被广泛应用于客户分群、异常检测和市场篮子分析等实际业务场景。

理解无监督学习的难点在于评估标准的主观性——由于没有明确标签，通常需要结合轮廓系数、方差解释率等指标，配合业务知识综合判断模型效果。随着深度学习发展，自编码器等神经网络变体进一步扩展了无监督学习的应用边界。