非监督式学习方法有哪些

学习方法 2025-07-20 16:47语文学习方法www.ettschool.cn

非监督式学习是机器学习中重要的方法类型，主要特点是从无标签数据中自主发现规律。以下是常见的非监督学习方法及应用场景：

1. 聚类分析

将相似数据归为同一组，不同组差异最大化

典型应用：电商用户细分（如识别高价值用户、价格敏感用户等）

示例：水果分类任务（无需预先知道种类）

2. 降维技术

压缩数据维度同时保留核心信息

常用于可视化或特征提取

3. 关联规则学习

发现数据项之间的隐藏关系

应用：推荐系统（根据上网偏好推送内容）

4. 异常检测

识别数据中的异常模式

应用领域：金融诈骗检测

这些方法各有特点：聚类适合发现数据内在分组，降维能简化复杂数据，关联规则擅长挖掘相关性。实际应用中常组合使用，例如先降维再聚类。

与监督学习相比，非监督学习不需要标注数据，但结果解释性可能较弱。选择方法时需根据具体任务需求和数据特性决定。