如果不涉及“学习”，算法是否可以归类为“无监督学习”？

【问题标题】：Can an algorithm be classified as "unsupervised learning" if there is no "learning" involved?如果不涉及“学习”，算法是否可以归类为“无监督学习”？
【发布时间】：2016-12-23 05:32:34
【问题描述】：

基本上，我的问题是，由于无监督学习是机器学习的一种，是否需要机器“学习”的某些方面并根据其发现进行改进？例如，如果开发了一种算法来获取未标记的图像并找到它们之间的关联，它是否需要根据这些关联来改进自身以被归类为“无监督学习”，或者只是报告这些关联足够好以获得该分类？

【问题讨论】：

无监督学习通常被称为聚类，在大多数情况下，这些都是同义词。

标签： machine-learning artificial-intelligence unsupervised-learning

【解决方案1】：

例如，如果开发了一种算法来获取未标记的图像并找到它们之间的关联......

这是“无监督学习”中的“学习”，所以是的，这将被视为无监督学习。

...它是否需要根据这些关联来改进自己...

不，不要求算法采用它所学的知识并改进自身以被视为无监督学习。仅仅分析数据集并找到以前未知的关联就足以被认为是无监督机器学习。 “无监督”的区别实际上只是初始数据集没有标记。

【讨论】：

我认为值得补充的是，（非）监督学习中的“学习”与您的模型应该“事后学习”这一事实无关，而是任务是“推断一些结构，给定数据”。因此，问题是一种无监督学习，而不是算法。算法可以简单地应用于无监督学习问题。