徒弟学:supervisé这是机器学习的一种算法utilisé pour définir des inférences à partir de jeux de données无干预人类，相反à徒弟学:supervisé où des étiquettes sont fournies avec les données。
méthode d' apprentice tissage不是supervisé La plus courante est为了分析de集群，Qui Applique desMéthodesde Clustering Pour Explorer desDonnéeset y truver des patterns ou des diagreatscachés。
Avec Matlab，Vous Pouvez Utiliser de Nombreux算法De Clustering Sourants：
- 乐聚类hiérarchiqueUNEEHIÉRARCHIEDELUSTERSDELECLIERSNIVEAUX ENCRÉANT联合国ARBRE DE CLUSTERS。
- 乐聚类k - meanset le.聚类k-medoidsDisent LesDonnéesK.星系团不同于星系团的距离为données。
- 莱斯Modèles de mélange gaussModélisentles clusters CommeUnmélangedomonantesMultivariéesàdensitéQualale
- 乐基于密度的空间聚类（DBSCAN）Regoupe Les Points Proches Les Unt Des AutresDensitédansdensdonedensitédensteoneinitéàsuivreles valeurs aberrantes desrégionsde faibledensité
- 莱斯必须外出auto-organisatricesutilisent desréseauxde神经元qui appenent la Topologie et la distribust desdonnées
- 乐聚类谱EST联合国聚类BaséSurLes图形，Qui Pature Traiter des Formes asbitraires non fonvexes
L'Apperentsage Semi-SuperviséeteT le restriques nosupervisésontd'autresméthodesqui chanchiquent l'appentissage非Supervisé。L'Appentissage Semi-SuperviséRéduitLeBesoindeDonnéesSabelliséesdansl'appentissageSupervisé。Le ClusteringAppliquéàtout联合国杰伊德·德尼斯ÉtablitdesMateryitéstenrelesdonnéeslabelliséeset非Labellisées。LesétiquettesSontSonuitePropmées奥克斯·莫斯特Similaires du ClusterQuiétaientAuparavant非Labellisés。
Le Corede DeCaractériques非Superviséattribue联合国得分AuxCoractériquesSansCibledePrédictionouréponsedonnée。马铃薯®ET.统计和机器学习工具箱™金宝appSupportent Le Coreder NonSuperviséeN Unitisant Les Scors Laplaciens。
点Clés.
- L'Appentsissage NonSuperviséEstgénoursemashiquéAvantl'appentissagesupervisé吊坠腕式吊坠L'Analyze Exploratoire desDonnéesetdéfinirdes countsessbaséessur les分组。
- les k-measet et le le聚类hiérarchiqueresentrépandus。SeulesQuelquesMéthodesdeLastingPeuvent Traiter des Formes asbitraires非凸，不要Les SuivantesSupportéesDans Matlab：Le金宝app ClusteringHiérarchique，Spectral et Dbscan。
- L' tissage non supervisé(集群)peut aussi être utilisé pour compresser des données。
- Le Corestment DeCaractériques非SuperviséEstunsumnibleppashiquer Le ClusteringBaséSurLa距离Plus Empicacement Sur des Jeux deDonnéesvolumineux。
