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无监督学习算法
无监督机器学习在数据中寻找模式。印度尼西亚赌博数据 它使用无监督学习模型（如 K-means）、降维技术（如 PCA）和分析方法（如关联规则学习）。

聚类算法
K 均值聚类将数据点分组为预定义的聚类。每个点被分配到最近的聚类中心，以减少聚类内方差。它通常用于异常检测，用于发现异常行为的聚类。
层次聚类创建了一个树状结构，根据接近度对相似的数据点进行分组。灵活的链接标准使工程师能够针对社交网络分析或生态生物多样性研究等应用对分组进行微调。
降维算法
主成分分析 (PCA) 通过找到方差最大的正交轴来降低输入数据的复杂度。它对于预处理高维数据集（如图像或语音识别）至关重要，可以提高机器学习管道中的计算效率。
t-SNE 将高维数据映射到 2 维或 3 维，以便进行可视化，使复杂模式更易于理解。它非常适合为基因表达分析等任务创建直观的聚类。t-SNE 是一种很好的高维数据可视化工具。由于计算成本和可扩展性问题，它不适合预处理或特征选择。
关联规则学习
关联规则学习可以发现变量之间的关系，例如购物篮分析中的产品关联。Apriori 等算法可以生成“购买 X 的客户可能会购买 Y”之类的洞察。这可用于交叉销售和库存优化。
无监督学习用例
无监督机器学习有许​​多用例，例如客户细分、推荐系统、异常检测和图像分类预处理。企业使用无监督学习模型来做出数据驱动的决策并改善其结果。