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"ART1"，是由卡本特和葛羅斯柏格所發展的。

方法 
非監督式學習常使用的方法有很多種，包括：
分群法
K-平均演算法
混合模型
層次聚類
異常檢測
自編碼

赫布學習
生成對抗網路
自組織映射
學習潛在變數模型的方法
最大期望演算法
矩估計
盲信號分離技術，例如：
主成份分析
獨立成份分析

奇異值分解

另見 
 無監督式學習網路
 人工神經網路
 數據聚類
 最大期望演算法

參考文獻 

機器學習