给出两个没有监督的学习问题.
1.分类 - - 非监督学习的一个常见应用是分类,其中算法用于将类似的数据点组合在一起.例如,零售商店可能使用分类来根据他们的购买行为将其客户分类成不同的部分.算法将分析数据并识别变量之间的模式和关系,以创建组. 2.维度减少 - - 另一个非监督学习问题是维度减少,其中算法用于减少数据集中的变量数量,同时保留基本信息.例如,医学研究团队可能从各种测试和测量中收集大量数据.他们可以使用维度减少技术来简化数据并确定影响特定疾病结果的最重要变量或因素.这可以帮助减少数据分析过程的复杂性并提高结果的准确性.