无监督学习如何工作？
无监督学习是一种机器学习算法，它不需要标记数据，并使用数据探索技术来从未标记的数据中学习。在无监督学习中，数据根据相似特征进行聚类或组织。然后使用数据的聚类或组进行查找数据之间的相关性和模式，这些之后成为学习标准。该过程有助于算法在没有任何先前训练数据的情况下进行学习，这使其与监督式学习算法不同。然后使用学习的模型进行预测。无监督学习算法所做的预测取决于可用的数据以及算法识别相关性和模式的能力。