无监督学习是人工智能与机器学习领域的一个分支，其算法基于未标注的数据进行学习，即数据没有预先定义的输出结果。与有监督学习不同，无监督学习没有“真实标签”来指导训练。其核心目标是发现数据中的结构、模式或自然分组，常见任务包括聚类、降维以及异常检测。无监督学习能够高效探索大规模数据集而无需人工干预，但其结果通常需要专家进行解读。
应用场景与使用示例
无监督学习常用于市场营销中的客户细分、金融领域的欺诈与异常检测、自动对文档进行主题归类，以及科学和医学中的数据探索性分析。推荐系统、图像压缩、社交网络中新型行为模式的发现等也是典型应用实例。
主要软件工具、库与框架
主流工具包括scikit-learn（Python）、TensorFlow和PyTorch，适用于高级或定制化实现。聚类常用算法有K-means、DBSCAN和谱聚类，降维常见方法包括PCA（主成分分析）、t-SNE和UMAP。RapidMiner和KNIME等平台也为无监督学习提供可视化流程支持。
最新进展与发展趋势
近期无监督学习与深度学习架构（如自编码器或基于神经网络的聚类模型）的融合成为热点。自监督方法通过未标注数据自动生成任务，模糊了有监督与无监督的界限。无监督学习在生成式模型数据准备和大规模数据分析中的作用日益突出，推动了更加自主和稳健的AI应用发展。