非监督学习

非监督学习期望机器通过学习找到数据中存在的某种共性特征或结构，亦或是数据之前存在的某种关联。
非监督学习主要包含两大类学习方法：数据聚类和特征变量关联。其中，聚类算法往往通过多次迭代来找到数据的最优分割，而特征变量关联则是利用各种相关性分析方法来找到变量之间的关系。