随着数据中功能数量的增加，您还将需要更大的样本集来训练准确的机器学习模型 。您可能没有足够的样本来训练 100 列模型 。太多的功能也增加了过度拟合的机会，这实际上意味着您的AI模型在训练数据上表现良好，而在其他数据上表现不佳 。
无监督的机器学习算法可以分析数据并找到不相关的特征，可以将其删除以简化模型而不会失去宝贵的见解 。例如，对于我们的客户表，通过降维算法运行它之后，我们可能会发现与客户的年龄和家庭住址相关的功能几乎没有关联，因此可以将其删除 。
主成分分析(PCA)是一种流行的降维机器学习算法 。一些安全分析师还使用无监督的机器学习进行异常检测，以识别组织网络中的恶意活动 。
无监督学习的好处之一是，它不需要监督学习必须经历的费力的数据标记过程 。但是，要权衡的是，评估其性能的有效性也非常困难 。相反，通过将监督学习算法的输出与测试数据的实际标签进行比较，可以很容易地衡量监督学习算法的准确性 。
原文链接：
https://ai.51cto.com/art/202006/617921.htm
来源：51cto
【机器学习：有监督和无监督之间有什么区别】
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