什么是 无监督学习？
无监督学习（Unsupervised Learning）是一种机器学习类型，算法在没有预定义输出或人工监督的情况下从未标记数据中学习模式。系统通过识别相似性、差异性和分组，自主发现数据中隐藏的结构、关系和模式。
快速了解
| 全称 | Unsupervised Learning |
|---|---|
| 创建时间 | 1960 年代，源于模式识别和统计分析研究 |
| 规范文档 | 官方规范 |
工作原理
无监督学习算法处理没有标签或预定义类别的数据集，这使其与监督学习方法有本质区别。其主要目标是在没有指导的情况下探索数据的底层结构并提取有意义的洞察。关键技术包括聚类（将相似数据点分组）、降维（在保留重要信息的同时减少特征数量）和异常检测（识别异常模式）。常见算法包括 K-Means 聚类、层次聚类、主成分分析（PCA）、t-SNE、自编码器和高斯混合模型。当标记数据稀缺、获取成本高昂，或目标是探索性数据分析时，这些方法特别有价值。
主要特点
- 在没有预定义目标输出的情况下处理未标记数据
- 自主发现隐藏的模式和结构
- 学习过程中无需人工监督
- 适用于探索性数据分析和特征发现
- 能够识别数据中的自然分组和聚类
- 支持降维以实现数据可视化和压缩
常见用途
- 客户分群以进行精准营销活动
- 金融系统中的异常和欺诈检测
- 高维数据集的数据可视化和降维
- 文本分析中的主题建模和文档聚类
- 计算机视觉中的图像压缩和特征提取
示例
Loading code...常见问题
无监督学习和监督学习的主要区别是什么？
监督学习使用带标签的数据进行训练，模型学习输入和已知输出之间的映射关系。无监督学习则使用未标记的数据，模型自主发现数据中的隐藏模式和结构，无需预定义的目标输出。监督学习适合分类和回归任务，无监督学习适合聚类和降维任务。
无监督学习有哪些常见的算法？
常见的无监督学习算法包括：聚类算法（K-Means、层次聚类、DBSCAN）、降维算法（PCA 主成分分析、t-SNE、UMAP）、异常检测算法（孤立森林、LOF）、以及生成模型（高斯混合模型、自编码器）。不同算法适用于不同的数据分析场景。
什么时候应该使用无监督学习？
当遇到以下情况时适合使用无监督学习：1）没有标记数据或标记成本过高；2）需要探索数据的内在结构；3）进行客户分群或市场细分；4）检测异常或欺诈行为；5）需要对高维数据进行可视化或压缩。
如何评估无监督学习模型的效果？
由于没有标签，无监督学习的评估比监督学习更具挑战性。常用的评估方法包括：轮廓系数（Silhouette Score）衡量聚类质量、Davies-Bouldin 指数、肘部法则确定最佳聚类数、以及通过可视化检查结果的合理性。有时也需要结合领域专家的判断。
无监督学习在实际业务中有哪些应用？
无监督学习在商业中广泛应用：电商平台用于客户分群和个性化推荐；金融机构用于信用卡欺诈检测；医疗领域用于疾病亚型发现；社交媒体用于话题发现和内容聚类；制造业用于设备异常检测和预测性维护。