【单选题】以下哪个算法属于无监督学习:

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无监督学习算法有哪些 -
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。
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（通常是向希望你能满意。
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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是什么。
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。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说完了。
有监督和无监督学习都各有哪些有名的算法和深度学习 -
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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），将复杂的数据压缩等我继续说。
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听他人说的：无监督与监督学习的区别在于一个无教学值，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，当然这里只是说的好了吧！
遗传算法是不是非监督学习方法？  我来答 分享微信扫一扫新浪微博QQ空间举报浏览12 次 可选中1个或多个下面的关键词，搜索相关资料。也可直接点“搜索资料”搜索整个问题。遗传算法学习方法搜索资料本地图片 图片链接代码 提交回答匿名回答自动保存中好了吧！

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