無監督學習

文章目錄 1. 無監督學習的特色 2. PCA主成分分析 2.1 PCA簡介 2.2 PCA思想 3. k-means聚類 3. 1 基本思想 1. 無監督學習的特色 監督學習輸入數據中有標籤或者目標值，可是在實際生活中不少數據是沒有標籤或者目標值的或者標籤的代價很高 對沒有標籤的數據涉及機器學習中的無監督學習，經過提取通常規律，或者經過數學處理系統地減小或者根據類似性組織數據，對應無監督學習的關

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