無監督學習 無監督學習英語unsupervised learning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类分析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数据聚类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為透過一個由使用者自定而被稱為警覺參數的常數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為ART是由卡本特和葛羅斯柏格所發展的