机器学习非监督机器学习算法有哪些
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热心网友
非监督机器学习可以分为以下几类
（1）聚类：聚类学习问题指的是我们想在数据中发现内在的分组，比如以购买行为对顾客进行分组。其又分为K-均值聚类、谱聚类、DBSCAN聚类、模糊聚类、GMM聚类、层次聚类等。
（2）关联：关联问题学习问题指的是我们想发现数据的各部分之间的联系和规则，例如购买X物品的顾客也喜欢购买Y物品。如：Apriori算法。
非监督学习，该算法没有任何目标/结果变量要预测/估计。这个算法将种群聚类到不同的分组中，例如被广泛用于将用户分到不同的用户组从而对不同的用户组进行特定的干预。非监督学习的例子有：关联算法和k均值算法。
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非监督机器学习可以分为以下几类
（1）聚类：K-均值聚类、谱聚类、DBSCAN聚类、模糊聚类、GMM聚类、层次聚类等
（2）降维：PCA、t-SNE、MDS等
（3）其它：PageRank、SOM等
详细介绍可以参考图书：The Elements of Statistical Learning的第14章
