無監督學習是一種機器學習方法，不使用標記範例，其目標是發現資料中的模式或結構。演算法僅提供輸入數據，自行發現數據的結構。
此演算法用於根據樣本的相似性將樣本分組到集群中。聚類的目標是將資料分成幾組，使得每組中的範例相似性高。
有許多聚類方法，包括基於質心的方法、基於密度的方法和分層方法。基於質心的方法，例如k-means，將資料分割為K個簇，其中每個簇由質心定義（即，代表性範例）。基於密度的方法，例如DBSCAN，根據範例的密度將資料分割為聚類。層次方法，例如凝聚聚類，建構了一個層次結構的聚類，其中每個範例最初被認為是它自己的聚類，然後聚類根據它們的相似性合併在一起。
降維演算法是用來減少資料集中特徵數量的一種技術。它的目標是在保留盡可能多的信息的同時，降低資料的複雜性和防止過度擬合。在機器學習中，降維演算法經常被應用於提高學習演算法的效能。此外，它還可以用於資料視覺化，透過減少維度的數量，將資料映射到較低維度的空間中，使得資料更易於管理和繪製。
降維的方法有很多，包括線性方法和非線性方法。線性方法包括諸如主成分分析(PCA)和線性判別分析(LDA)之類的技術，這些技術可以找到捕獲資料中最大變異數的特徵的線性組合。非線性方法包括t-SNE和ISOMAP等技術，它們保留了資料的局部結構。
除了線性和非線性方法之外，還有特徵選擇方法（選擇最重要特徵的子集）和特徵提取方法（將資料轉換到維度較少的新空間）。
這是一種無監督學習，涉及識別與其餘資料相比不尋常或意外的範例。異常檢測演算法通常用於詐欺檢測或識別故障設備。異常檢測有很多方法，包括統計方法、基於距離的方法和基於密度的方法。統計方法涉及計算資料的統計特性，例如平均值和標準差，以及識別超出特定範圍的範例。基於距離的方法涉及計算範例與大部分資料之間的距離，並識別距離太遠的範例。基於密度的方法涉及識別資料低密度區域中的範例
自動編碼器是一種用於降維的神經網路。它的工作原理是將輸入資料編碼為低維表示，然後將其解碼回原始空間。自動編碼器通常用於資料壓縮、去噪和異常檢測等任務。它們對於高維且具有大量特徵的資料集特別有用，因為它們可以學習捕獲最重要特徵的資料的低維表示。
這些演算法用於學習資料的分佈並產生與訓練資料相似的新範例。一些流行的生成模型包括生成對抗網路(GAN)和變分自動編碼器(VAE)。生成模型有很多應用，包括資料生成、圖像生成和語言建模。它們也用於風格轉換和圖像超解析度等任務。
此演算法用於發現資料集中變數之間的關係。它通常用於購物車分析，以識別經常購買的商品。一種流行的關聯規則學習演算法是Apriori演算法。
#自組織映射(SOM)是一種用於可視化和特徵學習的神經網絡架構。它們是一種無監督學習演算法，可用於發現高維度資料中的結構。 SOM通常用於資料視覺化、聚類和異常檢測等任務。它們對於可視化二維空間中的高維度資料特別有用，因為它們可以揭示原始資料中可能不明顯的模式和關係。
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