「非監督學習」是一種機器學習方法，與「監督學習」相對。在非監督學習中，模型在訓練時不使用標籤數據，而是依賴於數據的內部結構和模式來進行學習。這種方法通常用於數據探索、聚類和降維等任務。
這是指在沒有標籤的數據上進行學習的過程，模型根據數據的特徵自動識別模式和結構。這種方法通常用於數據挖掘和探索性數據分析。
例句 1：
非監督學習可以幫助我們發現數據中的隱藏模式。
Unsupervised learning can help us discover hidden patterns in the data.
例句 2：
我們使用非監督學習來進行客戶細分。
We used unsupervised learning for customer segmentation.
例句 3：
這種技術在圖像處理中非常有效。
This technique is very effective in image processing.
這種學習方法強調系統根據自身的數據進行組織和自我調整，通常用於自我組織映射（SOM）等技術中。
例句 1：
自我組織學習能夠在無需標籤的情況下進行有效的數據分析。
Self-organizing learning can perform effective data analysis without labels.
例句 2：
這種方法可以用於模式識別和特徵提取。
This approach can be used for pattern recognition and feature extraction.
例句 3：
自我組織學習在無監督學習中扮演了重要角色。
Self-organizing learning plays a crucial role in unsupervised learning.
這是一種識別數據中模式的技術，通常用於圖像識別、語音辨識等領域。
例句 1：
模式識別技術在非監督學習中非常重要。
Pattern recognition techniques are very important in unsupervised learning.
例句 2：
這種方法可以用於識別客戶行為的模式。
This method can be used to identify patterns in customer behavior.
例句 3：
我們的系統使用模式識別來分類數據。
Our system uses pattern recognition to classify the data.
這是一種將數據分組的技術，目的是將相似的數據點聚集在一起，通常用於市場分析和社會網絡分析等領域。
例句 1：
我們使用聚類技術來分析客戶數據。
We used clustering techniques to analyze customer data.
例句 2：
聚類方法幫助我們識別了不同的市場細分。
Clustering methods helped us identify different market segments.
例句 3：
這種技術在資料挖掘中非常實用。
This technique is very useful in data mining.