无监督学习中，最长使用的有两个场景，一个是聚类，另一个是什么呢？
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无监督学习有两个最常使用的场景是聚类和降维。
降维指的是在保证数据所具有的代表性特性或者分布的情况下，将高维数据转化为低维数据的过程，这个过程包括数据的可视化和数据的精简。简单来说，我们拿到的一些数据存在很多字段，但是一些字段的数据对于结果是没有意义或者意义极小，但是在做机器学习的过程中也会参与计算，对我们最终分析结果造成不利影响，所以为了方便计算分析，要想办法将这部分字段去掉，这就是降维。
降维和聚类都是无监督学习的典型任务，任务之间存在关联，比如高维数据的聚类可以通过降维处理更好地进行。
2022-04-01 08:00:10赞同 展开评论 打赏
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