《Spark机器学习进阶实战》——1.3.2　无监督学习

1.3.2　无监督学习

无监督学习是利用无标记的有限数据描述隐藏在未标记数据中的结构/规律。无监督学习不需要训练样本和人工标注数据，便于压缩数据存储、减少计算量、提升算法速度，还可以避免正负样本偏移引起的分类错误问题，主要用于经济预测、异常检测、数据挖掘、图像处理、模式识别等领域，例如组织大型计算机集群、社交网络分析、市场分割、天文数据分析等。

无监督学习与监督学习相比，样本集中没有预先标注好的分类标签，即没有预先给定的标准答案。它没有告诉计算机怎么做，而是让计算机自己去学习如何对数据进行分类，然后对那些正确分类行为采取某种形式的激励。在无监督学习中，数据并不被特别标识，学习模型是为了推断出数据的一些内在结构。常见的应用场景包括关联规则的学习以及聚类等。常见算法包括Apriori算法、KMeans算法、随机森林（random forest）、主成分分析（principal component analysis）等。