24、无监督KNN算法：探索数据中的隐秘模式

无监督KNN算法：探索数据中的隐秘模式

1 无监督KNN的基本概念

无监督KNN（K-Nearest Neighbors）算法是KNN算法的一种变体，主要用于无监督学习任务。在无监督学习中，数据没有明确的标签，因此算法的目标是发现数据中的模式或结构。无监督KNN的核心思想是通过计算数据点之间的相似性来识别潜在的聚类或异常点。

1.1 无监督KNN与传统监督KNN的区别

特征	监督KNN	无监督KNN
数据标签	需要明确的标签	不需要标签
应用场景	分类、回归	聚类、异常检测
学习方式	基于已有标签进行学习	基于数据本身的分布进行学习
性能评估	准确率、召回率等	聚类质量、轮廓系数等

1.2 无监督KNN的应用场景

无监督KNN广泛应用于以下领域：

• 聚类 ：识别数据中的自然分组。