instruction: Hogyan működik a felügyelet nélküli tanulás?
output: A felügyelet nélküli tanulás a gépi tanulás egy olyan típusa, amely az adatokban lévő struktúrák és minták megtalálását jelenti, anélkül, hogy előre meghatározott eredményekkel vagy címkékkel rendelkezne. Algoritmusokra támaszkodik az adatok korrelációinak és klaszterezésének azonosításához, az adatok mögöttes struktúrájának feltárása révén, hogy értelmes módon rendszerezze azokat.
  
  A felügyelet nélküli tanulás során a rendszer rendelkezésére bocsátanak egy nagy adathalmazt, és hagyják, hogy a rendszer saját maga találjon mintákat és kapcsolatokat. A leggyakoribb nem felügyelt tanulási technikák a klaszterezés, a dimenziócsökkentés és az asszociációs szabálybányászat.
  
  A klaszterezés során az adatokat az adatpontok közötti hasonlóságok alapján csoportokba vagy klaszterekbe szervezik. Az algoritmus megpróbálja minimalizálni a klasztereken belüli különbségeket, miközben maximalizálja a klaszterek közötti különbségeket. A népszerű klaszterező algoritmusok közé tartozik a K-Means, a hierarchikus klaszterezés és a DBSCAN.
  
  A dimenziócsökkentést arra használják, hogy csökkentsék a változók számát egy adathalmazban, miközben a lehető legtöbb információt megtartják. Ez hasznos az adatok kisebb dimenziókban történő megjelenítéséhez vagy a nagyszámú jellemzővel rendelkező adathalmazok kezeléséhez. A dimenziócsökkentés népszerű technikái a főkomponens-elemzés (PCA) és a t-elosztott sztochasztikus szomszédok beágyazása (t-SNE).
  
  Az asszociációs szabálybányászatot a változók közötti kapcsolatok megtalálására használják nagy adatbázisokban. Gyakran használják a piaci kosárelemzésben, hogy megtalálják azokat a termékeket, amelyeket gyakran együtt vásárolnak.
  
  Összefoglalva, a felügyelet nélküli tanulás úgy működik, hogy az adatokat a bennük rejlő kapcsolatok alapján elemzi és rendszerezi, az eredmények előzetes ismerete nélkül.