以下哪个算法属于无监督学习:
下面算法哪些属于无监督学习算法??？
其中无监督学习算法为PCA🙁🌹|🧨🐏、K-means🐣|_🌏🦛、Latent Dirichlet Allocation
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🐽||🦎。
其中无监督学习算法为PCA🙁🌹|🧨🐏、K-means🐣|_🌏🦛、Latent Dirichlet Allocation
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🐽||🦎。
Kmeans是聚类算法🐉🐒——*🐋，属于无监督学习🎋🌺-😢。其它几个算法都是分类或回归算法🍄-——🀄🐾，属于有监督学习🤑🙂|_🦟。
1*🦌——🐐🐍、基于深度置信网络(DBN)提出非监督贪心逐层训练算法🌕|-😑🤥，为解决深层结构相关的优化难题带来希望🦘🐌||😮🐡，随后提出多层自动编码器深层结构🧩🦡————🥇😟。2🪆|_🐆、监督式学习（Supervisedlearning）🎰🦍|——🦉🦎，是一个机器学习中的方法🎽*|😐，可以由训练资料中学到或建立一个模式（learningmodel）🐚——-🐯，并依此模式推测新的实例🦋_🦬。训练资料是由输入物件（通常是向等会说🖼——🎀。
有监督学习和无监督学习算法怎么理解??？
从原理上来说*|_😤⛳，PCA等数据降维算法同样适用于深度学习🦝——🦗，但是这些数据降维方法复杂度较高🐿🐿——🌺，所以现在深度学习中采用的无监督学习方法通常采用较为简单的算法和直观的评价标准😉_-🦏🌜。比如无监督学习中最常用且典型方法聚类🐓🌙|💐🎀。在无监督学习中😍_🐈，我们需要将一系列无标签的训练数据🕊_😧，输入到一个算法中🐡💐——*🦊，然后我们告诉这个算法到此结束了？*——|🌥🦝。
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🥅🐵——|🙃✨。想要学习了解更多机器学习非监督机器学习的知识🌳🦖——*🤣，推荐CDA数据分析师课程*😚-🤡。CDA数据分析师是在希望你能满意😭-_🐏🍁。
有监督和无监督学习都各有哪些有名的算法和深度学习?？
DBN #非监督学习#贪心逐层训练算法#多层自动编码器#监督式学习#训练资料#输入物件#预期输出#聚簇#监督学习算法#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#局部切空间排列方法#离散点检测#降维#PCA 说完了🌒🎽|🐖。
算法解析🌞🤭——-*❄🦮：聚类与降维无监督学习的两大支柱是聚类和降维🐭🐃_🐾。聚类🐡😅——🐡，如K均值🪳__🏸🐷，如同寻找数据中的自然分组🐗_🌿，尽管我们无法预知每个组的具体意义🌱🎱————🌎😳，但聚类后的结果却能帮助我们对数据进行有意义的划分🌪|🧐。层次聚类则更加灵活🦙_🌳🦗，它像一棵树🌓|😢🎽，自下而上地构建分类结构🐤⛅️_🦥。降维技术🥊-😙，如主成分分析（PCA）🪢-🖼，将复杂的数据压缩有帮助请点赞🦩-*。
K-Means 聚类算法?？
所谓聚类算法是指将一堆没有标签的数据自动划分成几类的方法🦈🐉——🪁，属于无监督学习方法🐐|🐡，这个方法要保证同一类的数据有相似的特征*|_🎃*，如下图🦖⛈-_♠🪅： 根据样本之间的距离或者说相似性🤬_-🤪♠，把越相似😮||🐩，差异越小的样本聚成一类(簇),最后形成多个簇🌻🌜——|*，使同一个簇内部的样本相似度高🦊————🐸，不同簇之间差异性高*_-🦫🐡。二🎄-🦆，K-Means聚类分析算法K-Means是好了吧🤪|🧶🌼！
一个有教学值*|🕷。但是🌩😀_🐕，个人认为他们的区别在于无监督学习一般是采用聚簇等算法来分类不同样本🤤♥-——🐹。而监督学习一般是利用教学值与实际输出值产生的误差🦫🙀__🐁*，进行误差反向传播修改权值来完成网络修正的🎍🐪_——🐆。但是无监督学习没有反向传播修改权值操作😊-*，当然这里只是说的是特征提取阶段😐|_☄️🐙。