无监督学习（Unsupervised Learning）是机器学习中的一种方法，其主要特点是处理未标记的数据，通过分析数据来发现其内在的结构和模式。与监督学习不同，无监督学习不需要预先给定的标签或指示，而是让算法自行在数据中寻找规律和结构。
无监督学习的主要任务包括聚类、降维、异常检测和关联规则挖掘等。例如，在聚类分析中，算法会将数据点根据相似性分组成不同的簇；在降维过程中，算法会减少数据的维度，使其更容易可视化和处理。此外，无监督学习还被广泛应用于图像处理、文本挖掘、数据压缩等领域。
无监督学习的优势在于它能够处理大量未标记的数据，并从中发现隐藏的模式和结构，这使得它在许多实际应用中表现出色。例如，在客户细分、社交网络分析和推荐系统中，无监督学习可以帮助发现潜在的用户群体和行为模式。
总结来说，无监督学习是一种通过分析未标记数据来发现数据内在结构和模式的机器学习方法，广泛应用于聚类、降维、异常检测等多个领域，具有很高的研究价值和实际应用前景
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