无监督学习算法

无监督学习算法是一种机器学习算法，其目的是从数据中发现隐藏的结构或模式，而不需要任何先验知识或标记。这种算法通常用于聚类、降维、异常检测和特征学习等任务。无监督学习算法不像监督学习算法需要有标记的数据，可以直接从未标记的数据中学习。常见的无监督学习算法包括K均值聚类、高斯混合模型、主成分分析、自编码器和深度信念网络等。无监督学习算法通常需要更多的计算资源和更长的训练时间，但在某些情况下可以提供更好的结果。