無監督學習

無監督學習  ， 又稱非監督式學習 ， 是機器學習的一種方法 ， 沒有給定事先標記過的訓練範例 ， 自動對輸入的資料進行分類或分群 。 無監督學習的主要運用包含 ： 聚類分析 （ cluster analysis ） 、 關聯規則 （ association rule ） 、 維度縮減 （ dimensionality reduce ） 。 它是監督式學習和強化學習等策略之外的一種選擇 。 一個常見的無監督學習是數據聚類 。 在人工神經網路中 ， 生成對抗網絡 （ GAN ） 、 自組織映射 （ SOM ） 和適應性共振理論 （ ART ） 則是最常用的非監督式學習 。 ART模型允許叢集的個數可隨著問題的大小而變動 ， 並讓使用者控制成員和同一個叢集之間的相似度分數 ， 其方式爲透過一個由使用者自定而被稱爲警覺參數的常數 。 ART也用於模式識別 ， 如自動目標辨識和數位信號處理 。 第一個版本爲 " ART1 " ， 是由卡本特和葛羅斯柏格所發展的 。