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《自然语言处理导论》第11章信息抽取无监督学习无监督学习：从无标注数据中学习分析模型的机器学习问题。无标注数据是“自然”得到的数据，分析模型表示数据的类别、转换等。2聚类3聚类4聚类5聚类6无监督学习无监督学习：从无标注数据中学习分析模型的机器学习问题无标注数据是“自然”得到的数据，分析模型表示数据的类别、转换等
无标注数据
特征（属性）输入空间（特征空间）模型实际上都是定义在特征空间上的输出空间聚类问题降维问题7无监督学习无监督学习：从无标注数据中学习分析模型的机器学习问题无标注数据是“自然”得到的数据，分析模型表示数据的类别、转换等学习系统
预测系统
无标注数据
特征（属性）输入空间（特征空间）模型实际上都是定义在特征空间上的输出空间聚类问题降维问题
①
②③“最好”④
⑤①数据、②模型、③策略、④算法、⑤应用本质：学习数据中的潜在规律或结构8无监督学习无监督学习的基本想法：对给定数据（矩阵数据）进行某种“压缩”，从而找到数据的潜在结构。假定损失最小的“压缩”得到的结果就是最本质的结构。
9特征样本无监督学习无监督学习的基本想法：对给定数据（矩阵数据）进行某种“压缩”，从而找到数据的潜在结构。假定损失最小的“压缩”得到的结果就是最本质的结构。
考虑发掘数据的纵向结构把相似的样本聚到同类，
即对数据进行聚类10特征样本无监督学习无监督学习的基本想法：对给定数据（矩阵数据）进行某种“压缩”，从而找到数据的潜在结构。假定损失最小的“压缩”得到的结果就是最本质的结构。
考虑发掘数据的横向结构把高维
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