無監督學習：讓機器從“混沌”中自我覺醒 ????

?? 摘要：無監督學習（Unsupervised Learning）是機器學習的重要分支，它不依賴于人工標簽，通過自身“感知”數據結構來發現潛在模式。本文系統梳理了其核心概念、典型算法、實際應用與代碼實戰，既適合入門學習，也適用于工程實踐與技術面試準備。

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1?? 無監督學習是什么？沒有“答案”的學習也能開悟！

設想你剛進一家圖書館，看到一大堆沒有標簽的書籍——沒有作者分類、沒有題材標識。你會怎么辦？大多數人會根據封面、厚度、插圖和目錄，自行把這些書大致分為“小說”“工具書”“傳記”等類型。

這正是無監督學習的核心思想：不需要標簽，僅根據樣本間的結構關系，讓模型自我發現數據分布中的規律。

?? 無監督學習適用于無法獲取標注或人工標注成本過高的場景，是AI領域“自動發現知識”的關鍵支撐。

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2?? 無監督 VS 監督學習：核心差異一圖看懂 ??

特征對比	監督學習（Supervised）	無監督學習（Unsupervised）
是否需標簽	? 需要	? 不需要
學習目標	學習 X ? Y 的映射關系	挖掘 X 內部的分布和結構
代表任務	分類（Classification）、回歸（Regression）	聚類（Clustering）、降維（Dimensionality Reduction）
示例應用	識別貓狗圖像、預測房價	客戶分群、異常檢測、推薦系統

?? 簡而言之：監督學習是“有老師教你考試”，而無監督學習是“自己琢磨出題規律”。

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3?? 無監督學習四大核心任務 ?

3.1 聚類（Clustering）：物以類聚，人以群分 ??

?? 目標：將相似樣本自動劃分到同一類中。

? 代表算法：

• K-Means：基于中心點的迭代聚類，速度快，適用于結構清晰的數據集。
• DBSCAN：基于密度聚類，能識別任意形狀簇，抗