无监督学习是一种机器学习，其中算法是在未标记的数据上训练的，这意味着数据没有预定义的标签或类别。无监督学习的目标是在没有明确指导的情况下识别数据中的模式、结构或关系。这种方法通常用于聚类、降维和异常检测等任务，在这些任务中，事先不知道数据的底层结构。
在无监督学习中，该算法尝试在没有任何标记结果的情况下从输入数据中学习模式和结构。与监督学习不同，在监督学习中，模型在具有已知输入输出对的数据集上训练，而无监督学习侧重于探索数据和寻找隐藏的结构或模式。
无监督学习的关键方面包括：
聚类：聚类是无监督学习中最常见的任务之一。该算法根据相似的数据点的特征将其组合在一起，形成聚类。每个群集代表一组具有特定特征的数据点。常用的聚类算法包括：
K-means 聚类：该算法将数据分成指定数量的聚类，从而最大限度地减少每个聚类内的方差。
分层聚类：这种方法可以构建树状的集群结构，要么从单个数据点开始并将其合并为更大的集群（凝聚型），要么从一个大型集群开始将其拆分成较小的集群（可分割）。
DBSCAN（基于密度的噪声应用程序空间聚类）：该算法基于数据点的密度形成聚类，允许识别任意形状的群集和噪声（异常值）。
降维：降维技术用于减少数据集中的特征或维度的数量，同时尽可能多地保留基础结构。这对于通过降低计算复杂性和缓解维度诅咒来实现高维数据的可视化以及提高机器学习模型的性能非常有用。常见的降维技术包括：
主成分分析 (PCA)：PCA 通过识别捕获数据中最大方差的方向（主成分），将数据转换为低维空间。
T 分布式随机邻域嵌入 (t-SNE)：t-SNE 是一种通过将高维数据映射到低维空间（通常是 2D 或 3D）来实现可视化的技术，同时保留数据点之间的关系。
异常检测：无监督学习也用于异常检测，其目标是识别明显偏离常态的数据点。视情况而定，这些异常可能代表欺诈、网络入侵或有缺陷的产品。异常检测算法学习数据的正常行为，并标记任何不符合该模式的数据点。
关联规则学习：关联规则学习可识别大型数据集中变量之间的有趣关系。这种技术通常用于市场篮子分析，以发现经常一起购买的产品之间的关联。Apriori 算法是最著名的挖矿关联规则方法之一。
无监督学习的应用：无监督学习在不同行业中有广泛的应用，包括：
客户细分：企业使用聚类算法将客户细分为具有相似购买行为的群体，从而制定更具针对性的营销策略。
异常检测：在金融领域，无监督学习用于通过识别与常态不同的模式来检测欺诈性交易。
推荐系统：无监督学习有助于识别用户行为模式，无需明确反馈即可实现个性化推荐。
图像压缩：诸如 PCA 之类的降维技术可用于通过减少像素数量来压缩图像，同时保留基本信息。
无监督学习对企业很重要，因为它使他们能够从未标记的数据中提取有价值的见解，这些数据通常很丰富但难以分析。通过发现数据中隐藏的模式和关系，企业可以做出数据驱动的决策，从而提高效率，增强客户体验并推动创新。
例如，在零售业，无监督学习可以帮助识别不同的客户群体，使企业能够针对特定群体量身定制营销工作和产品供应。在网络安全中，异常检测算法可以帮助检测可能表明安全漏洞的异常行为，从而快速应对潜在威胁。
除此之外，无监督学习可以降低与数据标签相关的成本，因为它不需要带标签的数据集。这在标记数据昂贵、耗时或不切实际的场景中特别有用。
最后，无监督学习是一种机器学习方法，可以在未标记的数据中找到模式和结构。对于企业而言，它提供了一种方法来分析大量数据，发现隐藏的见解，并做出明智的决策，从而增强运营、客户参与度和整体业务绩效。