大数据机器学习中，无监督学习和有监督学习的概念和区分？（简述，适用于初学者理解）

一、无监督学习：
    无监督学习就是根据类别未知(没有被标记)的训练样本，解决模式识别中的各种问题。无监督学习的训练数据不包含标记或者分类信息。在无监督学习中，算法需要从数据中发现隐藏的模式、结构和规律，而不是根据预先定义的目标进行分类或者预测。
    举例：a.聚类算法。（比如K均值聚类）聚类的目的在于把相似的东西聚在一起，将数据分成若干组，使得同一组内的数据点彼此相似，而不同组之间的数据点尽可能不相似。这样的聚类可以帮助发现数据中的内在结构，比如市场细分、社交网络中的用户群等。
           b.降维技术。（比如主成分分析PCA）PCA通过线性变换将高维数据投影到低维空间，保留最重要的特征，从而帮助理解数据的内在结构和特性。

二、有监督学习：
    监督学习是利用一组已知类别的样本调整分类器的参数，使其达到所要求性能的过程。有监督学习的训练数据包含输入特征和对应的标记或输出。在有监督学习中，算法的目标是学习一个输入到输出的映射，以便能够对新的输入数据做出预测或者分类。

    常见的分类算法有线性分类器、支持向量机(SVM)、决策树、k近邻和