数据词典：无监督学习（Unsupervised Learning）

赵老师

无监督学习就是输入一些并不知道输出的数据，然后给这些数据打上标签。它主要有关联、聚类和降维三种类型，集中使用Apriori、K-means、PCA三种算法。比如，我们每天看的新闻分类就是一个无监督学习，由新闻网站收集网络新闻，根据主题将新闻分成各类链接，读者点击链接时会展现相关的新闻，而这些新闻的关联性不是人工实现的，是算法自动分的。简单地说，监督学习是根据已经存在的数据，如现有销售价格和销售数量，预测在新的销售价格下能卖出多少数量的商品。而无监督学习则是在不知道数据的输出是什么的情况下，根据特征进行分类和预测。

【出处】鲍军鹏,张选平.人工智能导论（第2版）,机械工业出版社,2021年1月.