‘壹’ 机器学习非监督机器学习算法有哪些
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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‘贰’ 非监督学习有哪些
在机器学习，无监督学习的问题是，在未加标签的数据中，试图找到隐藏的结构。因为提供给学习者的实例是未标记的，因此没有错误或报酬信号来评估潜在的解决方案。这区别于监督学习和强化学习无监督学习。
无监督学习是密切相关的统计数据密度估计的问题。然而无监督学习还包括寻求，总结和解释数据的主要特点等诸多技术。在无监督学习使用的许多方法是基于用于处理数据的数据挖掘方法。
非监督学习对应的是监督学习。
聚类(例如,混合模型,层次聚类),
隐马尔可夫模型,
盲目的信号分离使用特征提取的技术降维(例如,主成分分析,独立分量分析,非负矩阵分解,奇异值分解)。
在神经网络模型,自组织映射(SOM)和自适应共振理论(艺术)是常用的无监督学习算法。SOM是一个地形组织附近的位置在地图上代表输入有相似属性。艺术模型允许集群的数量随问题规模和让用户控制之间的相似程度相同的集群成员通过一个用户定义的常数称为警戒参数。艺术网络也用于许多模式识别任务,如自动目标识别和地震信号处理。艺术的第一个版本是"ART1",由木匠和Grossberg(1988)。
‘叁’ 下面算法哪些属于无监督学习算法
Label Propagation
其中无监督学习算法为PCA、K-means、Latent Dirichlet Allocation
‘肆’ 监督和非监督的区别
监督和非监督的区别
1、原理不同
监督学习是指利用一组已知类别的样本调整分类器的参数，使其达到所要求性能的过程。无监督学习指根据类别未知(没有被标记)的训练样本解决模式识别中的各种问题的过程。
2、算法不同
监督学习的算法是通过分析已知类别的训练数据产生的。无监督学习的算法主要有主成分分析方法、等距映射方法、局部线性嵌入方法、拉普拉斯特征映射方法、黑塞局部线性嵌入方法和局部切空间排列方法等。
3、适用条件不同
监督学习适用于样本数据已知的情况。非监督学习适用于无类别信息的情况。