在本教程中，您将使用无监督学习来发现数据中的分组和异常点。在无监督学习中，没有用于显示期望结果的真值(ground truth) 或带标签的数据集。而是获取原始数据并使用各种算法来发现数据集群。如果您想了解无监督学习背后的理论和概念，请阅读用于数据分类的无监督学习。 在集群变得明显（例如在 3D 图表中）后，您可能想将标签应用于集群。这就是使用无监督学习来发现数据中的隐藏特征的一个示例。如果您不关心集群，而只想了解有关异常点的更多信息，那么可以考虑使用异常检测。 值得注意的是，当您尝试可视化