# 4.3 无监督学习

> 不用老师也能学，一个人也能在超市里分辨薯片和饼干。物以类聚，把书读薄。

## 4.3.1 没有标签？那自己找规律

如果说监督学习是“有老师辅导的应试教育”，那 **无监督学习** 就是 **“把你丢在外星超市，让你自己分类”**。

想象一个外星人来到地球的超市。

它不知道什么叫“薯片”、“牛奶”、“洗衣液”。

但它可以观察：

* 这些东西外包装长得差不多，都有油渍，大概是一类。
* 这些是液体，装在瓶子里，大概是一类。
* 它不需要任何“标签”，靠自己就能把东西分堆。

## 4.3.2 三大法宝：聚类、降维和异常检测

无监督学习有三大法宝：

1. **聚类（Clustering）**：把相似的东西归到一起。
   * *例子*：电商平台把你和跟你消费习惯类似的人归为一组，然后把那组人买的你没买的东西推荐给你。这就是“猜你喜欢”背后的逻辑。
2. **降维（Dimensionality Reduction）**：把复杂的东西简化。
   * *例子*：一张照片有 100 万个像素（维度太高）。AI 发现，其实只要记住“两条眉毛一张嘴”这几个关键特征（维度降低），就能认出这个人。
3. **异常检测（Anomaly Detection）**：从寻常中发现不寻常。
   * *例子*：银行系统如何发现你的信用卡可能被盗刷了？AI 不需要提前知道所有骗局的模样，它只要知道你平时的消费习惯，一旦发现一笔凌晨 3 点在境外的巨额消费（偏离常态），就会立刻报警。

## 4.3.3 延伸：自监督学习

还记得我们在 [4.1 节](/ai_beginner_guide/di-er-bu-fen-he-xin-ji-shu-jie-xi/04_machine_learning/4.1_ml_principles.md) 提到的 **自监督学习** 吗？它和无监督学习有些渊源——都不需要人工标注的标签。但它有自己独特的方法论，而且正是让 ChatGPT 诞生的关键技术。我们将在 [4.6 节](/ai_beginner_guide/di-er-bu-fen-he-xin-ji-shu-jie-xi/04_machine_learning/4.6_self_supervised.md) 单独展开介绍。

## 4.3.4 思考题

我们常说“大数据杀熟”。电商平台给你推荐的商品，往往是你正好想买的。

请问：电商平台在给你画像时，用的是 **监督学习**（根据你买过的东西打标签），还是 **无监督学习**（把你归类到买了类似东西的人群里），还是两者的结合？


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