没有监督的学习是如何工作的?
无监督学习是一种机器学习类型,涉及在数据中寻找结构和模式,而没有预定义的结果或标签.它依赖于算法,通过探索数据的底层结构来识别相关性和分类数据,以以有意义的方式组织数据.在无监督学习中,系统提供了一个大数据集,并被留下来自行寻找模式和关系.最常见的无监督学习技术是分类,维度减少和关联挖掘.在分类中,数据被组织成组或分类,基于数据点之间的相似性.算法试图最大化分类数据之间的差异,同时最大化分类数据的差异.流行的分类数据算法包括中介,DPC,分类数据分析.在数据分析中,它经常被用作基于数据库的数据分析,但在数据库的数据分析中,它被使用作为一种基本的方法来减少数据的关系.在数据库的分析中,它经常被用作基于数据库的数据或数据库的数据,以减少数据的差异.在数据库的分析中,它被用作基于数据库的数据的数据或数据库的数据,但在数据库的分析中,它被用作是以减少数据库的差异.在数据库的分析中,它经常被用作是以减少数据库的差异,以减少数据库的差异.在数据库的分析中,它被用作了更为一种方法来寻找数据库的数据库,以减少数据库的差异性,以减少数据库的差异性和数据库的差异.在数据库的分析中,它被用作了更为一种方法来寻找数据库的数据库,以减少数据库的差异性,以减少数据库的差异性,以减少数据库的差异性,以及数据库的差异性.