matlab无监督学习

Matlab提供了许多用于无监督学习的工具和函数。无监督学习是一种机器学习方法，其中模型从未标记的数据中发现模式和结构。以下是一些在Matlab中进行无监督学习的常用工具和函数：

1. 聚类：Matlab中的`kmeans`函数可用于执行k均值聚类。它将数据分为指定数量的簇，可以通过计算每个数据点与其最近的聚类中心之间的距离来完成聚类。

2. 主成分分析（PCA）：PCA是一种常用的降维技术，可用于减少高维数据集的维度。在Matlab中，`pca`函数可以用于执行PCA，并计算出主成分。

3. 奇异值分解（SVD）：SVD是一种矩阵分解方法，可以用于数据降维、噪声过滤和特征提取等任务。在Matlab中，`svd`函数可以用于执行SVD。

4. 高斯混合模型（GMM）：GMM是一种概率模型，常用于对数据进行建模和分类。Matlab中的`fitgmdist`函数可用于估计数据集的高斯混合模型。

5. 自组织映射（SOM）：SOM是一种神经网络算法，常用于将高维数据映射到低维空间中。在Matlab中，`selforgmap`函数可用于创建和训练自组织映射网络。

这些只是Matlab中无监督学习的一些常用工具和函数，还有其他更多的方法和技术可供探索和利用。