非监督学习有哪些

在机器学习，无监督学习的问题是，在未加标签的数据中，试图找到隐藏的结构。因为提供给学习者的实例是未标记的，因此没有错误或报酬信号来评估潜在的解决方案。这区别于监督学习和强化学习无监督学习。

无监督学习是密切相关的统计数据密度估计的问题。然而无监督学习还包括寻求，总结和解释数据的主要特点等诸多技术。在无监督学习使用的许多方法是基于用于处理数据的数据挖掘方法。

非监督学习对应的是监督学习。

聚类(例如,混合模型,层次聚类),

隐马尔可夫模型,

盲目的信号分离使用特征提取的技术降维(例如,主成分分析,独立分量分析,非负矩阵分解,奇异值分解)。

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,如自动目标识别和地震信号处理。艺术的第一个版本是"ART1",由木匠和Grossberg(1988)。