无监督学习的定义是什么？和有监督学习有什么区别

无监督学习是一种机器学习的方法，其目标是从无标签的数据中挖掘出数据的内在结构、模式或规律，通常是通过聚类、降维、关联规则挖掘等手段实现。在无监督学习中，模型不知道输出结果，需要从数据中学习进行分类、聚类或者规律挖掘。

与有监督学习不同，无监督学习没有给定特定的输出或目标变量，学习算法需要在数据中发现隐藏的结构和模式，可以用于探索未知的数据特征、检测异常、进行数据压缩、预处理等任务。无监督学习的应用包括数据聚类、异常检测、降维、关联规则挖掘、图像分割等领域。

因为无监督学习没有给定特定的输出或目标变量，所以与有监督学习相比，无监督学习更加灵活和广泛应用。但是由于无监督学习没有标签，因此评估其效果通常更加困难。