无监督学习

无监督学习是一种机器学习类型，其中算法从未标记的数据中学习模式。与监督学习不同，没有提供预定义的正确答案或目标变量来指导学习过程。相反，算法自行探索数据以发现隐藏的结构、关系和分组。无监督学习中的常见任务包括聚类、降维和异常检测。