无监督学习（Unsupervised Learning）是机器学习的一个核心分支，指模型从未标记的数据中自主探索和识别隐藏模式、结构或分组的过程，无需依赖预定义的输出标签。其核心在于让算法在无监督条件下发现数据的内在规律，常见任务包括聚类（如K-means算法将相似数据点分组）、降维（如主成分分析PCA压缩数据维度）和异常检测（识别偏离正常模式的数据点）。与监督学习不同，它不要求训练数据带有标签，因而更适合处理未知或未结构化的数据集，在数据探索和模式发现中展现出独特优势。
在AI产品开发的实践中，无监督学习被广泛应用于实际落地场景，例如用户行为分析中通过聚类细分用户群体以优化个性化推荐系统，或在金融风控产品中利用异常检测自动识别欺诈交易。这些应用不仅提升了产品的智能化水平，还降低了数据标注成本，推动产品从被动响应转向主动洞察。随着自监督学习等新兴技术的发展，无监督方法在特征工程和自动化模型构建中的作用日益凸显，为AI产品经理提供了高效的数据驱动决策工具。
延伸阅读推荐：Christopher Bishop的《Pattern Recognition and Machine Learning》一书系统阐述了无监督学习的理论基础与实用案例，是深入理解该领域的经典参考。
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