『壹』 機器學習非監督機器學習演算法有哪些
非監督機器學習可以分為以下幾類
（1）聚類：聚類學習問題指的是我們想在數據中發現內在的分組，比如以購買行為對顧客進行分組。其又分為K-均值聚類、譜聚類、DBSCAN聚類、模糊聚類、GMM聚類、層次聚類等。
（2）關聯：關聯問題學習問題指的是我們想發現數據的各部分之間的聯系和規則，例如購買X物品的顧客也喜歡購買Y物品。如：Apriori演算法。
非監督學習，該演算法沒有任何目標/結果變數要預測/估計。這個演算法將種群聚類到不同的分組中，例如被廣泛用於將用戶分到不同的用戶組從而對不同的用戶組進行特定的干預。非監督學習的例子有：關聯演算法和k均值演算法。
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『貳』 非監督學習有哪些
在機器學習，無監督學習的問題是，在未加標簽的數據中，試圖找到隱藏的結構。因為提供給學習者的實例是未標記的，因此沒有錯誤或報酬信號來評估潛在的解決方案。這區別於監督學習和強化學習無監督學習。
無監督學習是密切相關的統計數據密度估計的問題。然而無監督學習還包括尋求，總結和解釋數據的主要特點等諸多技術。在無監督學習使用的許多方法是基於用於處理數據的數據挖掘方法。
非監督學習對應的是監督學習。
聚類(例如,混合模型,層次聚類),
隱馬爾可夫模型,
盲目的信號分離使用特徵提取的技術降維(例如,主成分分析,獨立分量分析,非負矩陣分解,奇異值分解)。
在神經網路模型,自組織映射(SOM)和自適應共振理論(藝術)是常用的無監督學習演算法。SOM是一個地形組織附近的位置在地圖上代表輸入有相似屬性。藝術模型允許集群的數量隨問題規模和讓用戶控制之間的相似程度相同的集群成員通過一個用戶定義的常數稱為警戒參數。藝術網路也用於許多模式識別任務,如自動目標識別和地震信號處理。藝術的第一個版本是"ART1",由木匠和Grossberg(1988)。
『叄』 下面演算法哪些屬於無監督學習演算法
Label Propagation
其中無監督學習演算法為PCA、K-means、Latent Dirichlet Allocation
『肆』 監督和非監督的區別
監督和非監督的區別
1、原理不同
監督學習是指利用一組已知類別的樣本調整分類器的參數，使其達到所要求性能的過程。無監督學習指根據類別未知(沒有被標記)的訓練樣本解決模式識別中的各種問題的過程。
2、演算法不同
監督學習的演算法是通過分析已知類別的訓練數據產生的。無監督學習的演算法主要有主成分分析方法、等距映射方法、局部線性嵌入方法、拉普拉斯特徵映射方法、黑塞局部線性嵌入方法和局部切空間排列方法等。
3、適用條件不同
監督學習適用於樣本數據已知的情況。非監督學習適用於無類別信息的情況。