无监督学习算法有哪些

无监督学习算法有很多种，主要包括聚类、降维、关联规则等。

一、聚类算法

聚类是无监督学习的一种重要方法。它的目标是将相似的数据点划分到同一个簇中，不同的数据点划分到不同的簇中。常见的聚类算法包括K均值聚类、层次聚类、DBSCAN等。这些算法通过计算数据点之间的距离或相似度，将数据点分组，使得同一组内的数据点尽可能相似，不同组的数据点尽可能不同。

二、降维算法

降维是无监督学习的另一种常见方法。它的目标是通过某种数学变换，将高维数据转换为低维数据，同时保留数据中的重要信息。常见的降维算法包括主成分分析、t-分布邻域嵌入算法等。这些算法可以有效地处理高维数据的可视化、噪声消除等问题。

三、关联规则

关联规则是无监督学习中用于发现数据之间有趣关系的一种方法。它通过寻找数据集中频繁出现的模式或关联来揭示数据之间的内在联系。常见的关联规则算法有Apriori算法等。这些算法在购物篮分析、推荐系统等领域有广泛应用。

综上所述，无监督学习算法主要包括聚类、降维和关联规则等，它们在处理无标签数据、发现数据内在结构和规律等方面具有重要作用。