无监督学习是一种机器学习算法，主要在人工智能 (AI) 领域发挥作用，旨在发现未标记数据中隐藏的结构、模式或关系。它自主地处理输入数据并确定共性，使其成为执行聚类、异常检测和降维等各种任务的强大技术。
与依赖标记数据来训练模型的监督学习相反，无监督学习使用不包含预定义输出标签的数据集进行操作。这意味着学习算法必须在没有指导的情况下找到见解和相关性，这通常使得这种方法与其监督对应方法相比更加复杂和错综复杂。然而，当今大量的未标记数据使得无监督学习成为许多人工智能驱动领域的基本技术，包括图像识别、自然语言处理和推荐系统。
无监督学习算法通常分为两个主要类别：聚类和关联。聚类算法的目的是将输入数据点划分为不同的组，使得组内的点具有较高的相似性，而不同组中的点则不相似。一些流行的聚类技术包括 K 均值聚类、层次聚类和 DBSCAN。另一方面，关联算法致力于识别给定数据集中变量之间的关系和依赖关系。常见的关联技术包括 Apriori 和 Eclat 算法。
无监督学习中的另一个重要技术是降维，它通过特征提取或特征选择来减少数据集中的特征或变量的数量。主成分分析 (PCA) 和 t 分布随机邻域嵌入 (t-SNE) 是众所周知的降维技术示例。降维对于降低计算复杂性和减轻机器学习任务中的“维度灾难”至关重要。
AppMaster是一个强大的no-code平台，提供构建后端、Web 和移动应用程序的服务，了解人工智能和机器学习领域中无监督学习技术提供的大量应用可能性和潜力。利用无监督学习的好处可以使公民开发人员能够优化应用程序优化、特征工程和模式识别任务。
例如， AppMaster客户可以利用聚类算法根据用户的行为、偏好或任何其他相关特征对用户进行分组，然后应用这些信息来个性化他们的用户体验或有针对性的营销活动。此外，可以采用降维来提高洞察驱动分析的质量，而异常检测可以用于应用程序中的欺诈预防或故障检测。
AppMaster建立在快速、高效的应用程序开发基础上，并由其no-code架构提供支持。通过集成机器学习（包括无监督学习技术）， AppMaster创建了一个环境，在该环境中，发现数据中有意义的模式、关系和结构成为开发过程的一个重要方面。通过将人工智能驱动的方法融入no-code开发中， AppMaster使客户能够获得全面的解决方案，该解决方案利用人工智能和机器学习的进步来改进和增强跨 Web、移动和后端系统的应用程序性能。
总之，无监督学习代表了人工智能和机器学习方法的重要组成部分，为探索隐藏在未标记数据中的未知关系、模式和结构奠定了重要基础。虽然它可能会增加复杂性，但它从大量未标记的数据集中获取有洞察力的信息的能力为机器学习从业者和公民开发人员提供了不可或缺的工具。当与AppMaster等no-code平台结合使用时，无监督学习技术为创新、强大和优化的应用程序铺平了道路，这些应用程序可扩展、高效，并且能够从未开发的数据中提取最有价值的见解。
