作者：禅与计算机程序设计艺术
1.简介
无监督机器学习作为人工智能领域的一个热门研究方向，在越来越多的实际应用场景中扮演着越来越重要的角色。从分类到聚类、链接到图分析等，无监督学习模型广泛地用于数据探索、预测分析等任务。本文将从实际案例出发，介绍无监督学习中的特征选择与维度工程，并结合代码实现来展示其具体操作步骤。无监督学习中的特征选择与维度工程是指对无标签的数据进行特征提取、降维和筛选，以达到有效利用数据提高分析能力的目的。通过特征选择和降维，可以提升分析结果的可读性和准确性；而通过筛选低方差或冗余的特征，可以消除噪声或重叠的特征，从而降低计算量，提高模型效率。因此，特征选择与维度工程是一个关键环节，能够显著影响无监督学习模型的性能。
2.背景介绍
无监督学习，也称为无标签学习，是指机器学习算法不需要外部信息（标签）帮助训练，它能够从原始数据中自发发现模式、规律和结构，并且自动进行学习。无监督学习的典型应用场景包括数据探索、聚类分析、异常检测、聚类降维以及图像分割等。无监督学习算法通常采用半监督学习或者独自学习的方式，其中独自学习是指算法本身不依赖于任何其他算法的帮助，一般适用于小样本、低维、异质、复杂、非线性的场景。 一般来说，无监督学习可以看作是一种基于统计规律发现和概率推理的机器学习方法。常用的无监督学习方法包括聚类、关联、生成模型、期望最大化、高斯混合模型等。其中聚类方法经常被用作特征选择、分类、异常检测等任务的前处理过程。聚类的目的主要是将相似的数据点归为一个组，不同组之间的距离定义了数据之间的关系。因此，无监督学习中的特征选择、降维和筛选对于集群聚类、降维、识别异常等任务都很重要。另外，无监督学习中还涉及到数据降维、编码、主题建模、深度学习等方面。总之，无监督学习在现代人工智能