非监督学习是机器学习中的一类任务，其特点是模型在学习过程中没有标签的监督。相比监督学习，非监督学习更侧重于从数据中发现模式、结构和关系。以下是非监督学习的概述：

定义：

非监督学习是一种从无标签数据中学习模型的机器学习范式。在非监督学习中，算法试图发现数据中的隐藏结构，而不是通过标签进行指导。

主要任务：

a.聚类（Clustering）:

聚类是将数据集中的样本划分为若干组，每组内的样本相似度较高，而不同组之间的相似度较低。常见的聚类算法包括K均值聚类、层次聚类等。

b.降维（DimensionalityReduction）:

降维是通过保留数据集中的主要信息，减少特征的数量，从而提高模型效率。主流的降维算法包括主成分分析（PCA）、t分布邻域嵌入（t-SNE）等。

c.关联规则挖掘（AssociationRuleMining）:

关联规则挖掘是发现数据中项之间的关联性和规律，通常用于市场篮分析、推荐系统等领域。

d.生成模型（GenerativeModeling）:

生成模型试图从训练数据中学习数据的分布，以便生成类似的新样本。变分自编码器（VariationalAutoencoder）和生成对抗网络（GenerativeAdversarialNetwork，GAN）是常见的生成模型。

非监督学习是机器学习中一类无需标签信息的学习任务。自动编码器（Autoencoder）和变分自编码器（VariationalAutoencoder，VAE）是两种常见的非监督学习方法，它们通常用于学习数据的有效表示。

自动编码器（Autoencoder）:

结构：自动编码器由编码器（Encoder）和解码器（Decoder）两部分组成。编码器将输入数据映射到潜在空间，而解码器则将潜在空间的表示映射回原始输入空间。

目标：自动编码器的目标是最小化输入与解码后的输出之间的重构误差，使得解码器能够重建输入数据。这促使编码器学习到数据的紧凑表示。

应用：自动编码器常用于降维、去噪、特征学习等任务。通过在训练过程中强迫模型学习数据的压缩表示，自动编码器有助于捕捉输入数据中的主要特征。

变分自编码器（VariationalAutoencoder，VAE）:

结构：与自动编码器类似，VAE也包含编码器和解码器。但在VAE中，编码器不仅生成潜在表示，而且生成表示的概率分布参数。

目标：VAE的目标是最大化数据的边际似然，即最大化观测到的数据的生成概率。这促使VAE学习数据的概率分布，并且通过潜在变量的概率分布进行采样。

应用：VAE广泛用于生成模型和概率编码。它不仅能生成与训练数据相似的新样本，还能在潜在空间中进行插值和生成具有连续变化的样本。