matlab无监督学习降维聚类算法

Matlab中常用的无监督学习降维聚类算法有PCA和K-means。

PCA（Principal Component Analysis）是一种经典的无监督学习降维算法，它通过对数据矩阵进行奇异值分解（SVD），得到数据的主成分，并将高维数据映射到低维空间中，从而实现数据的降维。在Matlab中，可以使用PCA函数进行实现。

K-means是一种常用的聚类算法，它将数据点分成K个簇，使得同一簇内的数据点之间的距离最小，不同簇之间的距离最大。在Matlab中，可以使用kmeans函数进行实现。