1、无监督学习 没有目标值（变量）的算法 常见的无监督学习算法： 降维： – 主成分分析PCA降维处理 聚类： – K-means（k均值聚类） 2、主成分分析 应用PCA实现特征的降维 ·定义：高维数据转化为低维数据的过程，在此过程中可能会舍弃原有数据、创造新的变量 ·作用：是数据维散压缩，尽可能降低原数据的维数（复杂度），损失少量信息。 ·应用：回归分析或者聚类分析当中 PCA的APA: ·sklearn.decomposition.PCA（n_components=None） – 将数据分