无监督学习

无监督学习使我们能够在很少或根本不知道我们的结果应该是什么样的情况下解决问题。我们可以从数据中导出结构，我们不一定知道变量的影响。

最常见的无监督学习类型是聚类分析或聚类。分组一组对象的任务是使同一组（集群）中的对象彼此更相似，而不是其他组中的对象。

还有非聚类无监督学习。其示例是从声音网格中识别个别声音和音乐。这被称为 鸡尾酒会算法。