无标记检测(婚姻标记夫妻)
无标记检测（UnsupervisedLearning）是机器学习范畴的重要研究方向之一。与监督学习不同，无标记检测不依赖于标记数据，而是从未标记的数据中推断出模式和结构。从实际世界中，很多数据都是未标记的，因此无标记检测具有宽广的应用前景。
无标记检测有很多不同的方式方法和算法，其中最常常见到的是聚类方法和异常检测方法。聚类方法试图将数据分成不同的组，每个组中的数据具有相似的特点。聚类方法的目标是找到数据中的隐含结构，并且将相似的数据放到一起。聚类算法有许多种，如K-Means、层次聚类和DBSCAN等。
与聚类方法不同，异常检测方金科玉律试图识别数据中和其它数据不同的数据点。异常检测算法可以 使用于检测数据中的异常事件或异常行为。这对于异常检测、诈骗检测和入侵检测等应用超级实用。异常检测方法有许多种，如离群点检测、密度估计和one-classSVM等。
无标记检测的一个重要应用是异常检测。异常检测从实际生活之中有着宽广的应用，如金融范畴中的信用卡欺诈检测、工业范畴中的设备故障检测和互联网安全范畴中的入侵检测等。守旧的异常检测方法常常依赖于已知的正常样本和标记的异常样本，但这一个方法非常难适应不断变化的异常行为。无标记检测的异常检测方金科玉律可以从未知异常行为中进行学习，更加适合使用于真实世界中的异常检测场景。
另一个重要的应用是聚类剖析。聚类剖析可以帮助我们理解数据的结构和关系，从而对数据进行分类和归纳。无标记聚类方法能够自动地从未标记的数据中发现隐藏的聚类结构，帮助我们理解数据中的模式和规律。聚类剖析在很多范畴中皆有宽广的应用，如市场分割、顾客剖析和图像剖析等。
尽管无标记检测方法在很多范畴中皆有宽广的应用，不过 也存在着一些挑战。first of all，无标记检测方法需要处理大量的未标记数据，这或许会增添计算和存储的开销。其次，无标记检测方法常常需要慎重考虑数据的分布和特征，这对算法的抉择和参数的调整提出了要求。此外，无标记检测方法也可能受到数据噪声和异常样本的作用与影响，因此需要进行数据预处理和异常值处理。
也就是说，无标记检测是机器学习范畴中一种重要的研究方向，它真的可以从未标记的数据中推断模式和结构。无标记检测的应用包括异常检测和聚类剖析等。尽管存在一些挑战，无标记检测方法从实际世界中有着宽广的应用前景。未来，随着机器学习和数据挖掘技术的进一步发展，无标记检测方法将会获得更宽广的应用和研究。
