非监督学习是一种机器学习的方法，其主要目的是在没有标签的数据集上进行模式识别。与监督学习不同的是，非监督学习不需要人工提供正确的答案或结果，而是通过聚类、降维和关联等技术来发现数据中的潜在规律。
在非监督学习中，最常用的技术是聚类。聚类算法试图将数据集划分为不同的组或簇，使得同一簇内的数据点尽可能相似，而不同簇之间的数据点尽可能不同。常见的聚类算法包括K-means、层次聚类和DBSCAN等。
除了聚类外，非监督学习还包括降维和关联等技术。降维技术可以将高维数据转换为低维表示，从而简化数据并降低计算复杂度。常见的降维技术包括主成分分析（PCA）和线性判别分析（LDA）。关联规则学习则用于发现数据集中项与项之间的关系，例如购物篮分析就是一种典型的关联规则学习应用。
总的来说，非监督学习是一种强大的机器学习方法，可以帮助我们从大量无标签数据中发现有价值的信息和知识。
