《Python机器学习基础教程》第4讲：无监督学习与降维技术

无监督学习就像是给计算机一堆数据，然后让它自己去发现数据里的规律。降维技术则是让复杂的数据变得更简单，方便我们理解和分析。

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1. 无监督学习：让计算机自己找规律

想象一下，你有一堆照片，里面有各种各样的动物，但你没有标记这些照片是猫还是狗。你希望计算机能自己把这些照片分成不同的组，比如“猫的照片”和“狗的照片”。这就是无监督学习的任务——让计算机自己发现数据里的规律。

无监督学习的主要任务是聚类和降维。聚类是把数据分成不同的组，而降维是把复杂的数据简化成更简单的形式。今天，我们先来看看降维技术。

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2. 降维技术：让复杂数据变简单

降维技术就像是把一个复杂的三维世界压缩成一个简单的二维平面。这样，我们就能更容易地理解数据，还能减少计算量。最常用的降维技术是主成分分析（PCA）。

2.1 主成分分析（PCA）：找到最重要的方向

PCA的核心思想是找到数据中最“重要”的