以下算法中属于无监督学习算法的是
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🌴🦜——🥋。
如🌹🌞_——🙃：Apriori算法😋🤩|-🙀。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🧨|🃏😽。CD有帮助请点赞🦜🙀-🐩。
非监督学习有哪些?？
在神经网络模型*-🌥，自组织映射(SOM)和自适应共振理论(艺术)是常用的无监督学习算法😋🐊_🐱。SOM是一个地形组织附近的位置在地图上代表输入有相似属性🍀-——🐬。艺术模型允许集群的数量随问题规模和让用户控制之间的相似程度相同的集群成员通过一个用户定义的常数称为警戒参数🤖_😖。艺术网络也用于许多模式识别任务🎍-*，如自动目标识别和有帮助请点赞🌷😎_🐃。
5🦒|_🍀⚡️、）监督式算法🎁🎋_🙈：具有一个标准的本体🐬_-🦡，算法通过学习对数据进行预测👹😅——🦕🐕🦺，从而与本体进行比较🪄🍁——🐜。6🧶🐩-*❄、常用的无监督学习算法主要有三种😛🎖-🙂🤖：聚类🧐🌛-🎾、离散点检测和降维🦖🥊——|🎋，包括主成分分析方法PCA等🌦-|🦄，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和局部切空间排列方法等😝——💫😞。
监督学习和无监督学习的区别和联系?？
非监督学习是在没有标签的训练数据上进拦埋行学习🦗——🎨🦌。在非监督学习中🦁|_🪁🪄，算法需要自行发现数据中的模式🌼|😋😀、关系🦈🐍————🐃，而不依赖于外部标签或参考🐉💮——_🎐🦆。非监督学习的目标通常是对数据进行聚类🦎|🤩、降维或异常检测等任务🦍🐖|——🙄。常见的非监督学习算法包括聚类算法🎾🌸|😖🌼、主成分分析🦈🐬_🐈、自组织映射等🐙💐|——💐。3😖🎨|⛳😅、应用场景上的区别监督学习更适用于已经有帮助请点赞🦋_🦕。
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 是什么🐐😕-|🐼。
什么是无监督学习??？
监督学习是指利用一组已知类别的样本调整分类器的参数🃏-🙃🌚，使其达到所要求性能的过程*🐋__🎎。无监督学习指根据类别未知(没有被标记)的训练样本解决模式识别中的各种问题的过程🕸-🐚🎄。2*🐑_|☘️、算法不同监督学习的算法是通过分析已知类别的训练数据产生的🐺🎄_——🐊🥉。无监督学习的算法主要有主成分分析方法🤫🎾——_😋、等距映射方法🦂__🥊🧩、局部线性嵌入方法说完了🌜🌩_——🙈⭐️。
监督学习算法是一类机器学习算法🦙-——🦃，它们在训练过程中使用已知结果（标签）的数据集进行学习😌🐲——-🦌😝。这类算法通过从已标记的数据中找出模式☘️😿-🐿，然后根据这些模式对新的数据进行预测🎑🦓|🐙。常见的监督学习算法包括以下几种🐔||🧵🪢：线性回归🍂——_😇🐔：线性回归是一种用于预测连续值的监督学习算法🐃🐯——|🎉🦨。它试图通过拟合一个线性模型来预测结果🦓-🐿，这个到此结束了？⚡️——**。