相比于监督学习，无监督学习的发展较缓慢，至今仍未取得大的突破。目前主要分为两类，也就是聚类算法和数据降维算法。

A.监督学习有明确的学习目标，而无监督学习没有

B.无监督学习与监督学习相比更加接近人类学习的过程

C.K近邻算法中无需对训练数据进行训练

D.监督学习训练数据的获得，需要专业人士进行标注

A.半监督学习

B.无监督学习和监督学习的结合

C.监督学习

D.无监督学习

A.k-NN

B.K均值聚类法

C.支持向量机(SVM)

D.决策树

A.K 均值聚类法

B.K近邻法

C.决策树法

D.Logistic 回归

A.K均值聚类法

B.K近邻分类法

C.决策树分类法

D.中心向量分类法

A.K均值聚类是无监督聚类

B.需要事先确定聚类数目

C.算法迭代执行

D.需要初始化聚类质心

A.大数据

B.机器学习算法

C.人脸识别算法

D.语音识别算法

A.无监督学习

B.强化学习

C.监督学习

D.半监督学习