无监督学习是机器学习（ML）领域中的一个关键范畴。在这种学习模式下，算法在数据集上进行训练时，并不依赖带标签的示例。它建立在从数据中挖掘模式的理念之上，是提取有意义特征以及将数据分组为不同集群的有力手段。
无监督学习算法拥有非凡的能力，能够在无需带标签样本的情况下，识别数据中的模式和相关性。它们在多个领域有着广泛应用，包括密度估计、异常检测和降维等。
无监督学习方法丰富多样，涵盖生成模型、降维算法和聚类算法。降维技术通过降低数据的维度来简化数据，而生成模型旨在模拟数据的潜在分布。聚类算法则依据数据的内在相似性将其组织成不同的集群。
在众多基于机器学习的应用场景中，如自然语言处理、图像和视频分析以及推荐系统，无监督学习都发挥着不可或缺的作用。它是挖掘数据中关系和模式的有效工具，有助于特征提取和数据聚类。