无监督学习有哪些方法

无监督学习有以下几种方法：

1. 聚类：将数据集中的样本按照相似度进行分组，每一组就是一个簇。

2. 关联规则：发现数据集中项之间的关系，例如购物篮分析。

3. 降维：将高维数据降低到低维，例如主成分分析和独立成分分析。

4. 概率图模型：建立数据中变量之间的概率关系模型，例如贝叶斯网络。

5. 神经网络：通过多层神经元的连接和训练，自动提取特征。

6. 特征选择：选择最具代表性的特征，减少无用的特征，提高模型的准确性。

7. 异常检测：检测数据集中的异常样本，例如LOF算法和Isolation Forest。

8. 协同过滤：通过分析用户行为，预测用户的偏好，例如推荐系统。