什么是无监督学习？

无监督学习是机器学习的一种方法，它不需要使用标记过的数据。也就是说，在无监督学习过程中，输入数据没有附带正确答案或标签。该技术的目标是探索数据的结构和模式，尝试了解数据的内在特性，而非预测或输出特定的结果。

无监督学习的主要应用包括聚类分析和关联规则学习。其中，聚类是将数据集中的实例分组，使得同一组内的实例相似度较高而与其他组的不同。例如，商业中常用聚类来细分客户群体，以便针对不同的群体推出定制化的营销策略。

举个例子，在电子商务网站上，可以通过聚类分析用户的购买历史和浏览行为，识别出不同的消费者群体。对于每个群体，网站可能推荐不同的产品，以提高购买率。

此外，关联规则学习是另一种无监督学习的应用，它旨在发现大数据集中的有意义的关联规则。例如，在零售业，通过分析顾客的购物篮，可以发现哪些产品常常一起被购买。这种信息有助于商家进行库存管理和交叉销售策略。

总之，无监督学习是通过分析未标记的数据来揭示数据的内在结构和规律，它在许多领域都有广泛的应用，尤其是在数据探索和消费者行为分析等方面。