随着越来越多的数据被收集，数据挖掘（DM）算法已成为商业数据分析的重要资源。DM算法可以用来从大型数据集中提取有用和有意义的结果。目前，人们正在研究，数据挖掘如何发挥更大的作用，以节省分析和提取数据不可或缺的时间，并提高数据挖掘的可视性和准确性。
无监督学习（UL）的DM算法是最新技术，可以大大减少人工数据清理的时间。无监督学习是一种可以探索和发现模型的算法，它不需要标签和明确的目标。UL的两个主要优势是挖掘数据可靠性和聚类性。当给定足够的数据时，UL可以在未定义问题上运行，从而发现其中各种模式。
其中最常见的无监督学习算法是主成分分析（PCA）和聚类算法，它们能够从数据中提取特征，将相似的数据分组，或者找出数据可能被改变的部分。例如，PCA可以在使用机器学习预测保险赔付金额中很有用，因为它可以帮助找出影响赔偿金额的主要因素。
此外，深度自组织映射（SOM）也是一种无监督学习算法，它可以将原始输入转换为表示它们之间的联系的低维空间。对于像文本流数据或图像这样的输入，SOM可以有效地发现自己中的联系，并将它们分组以进行分析和可视化。由于它可以揭示输入之间的复杂关系，因此在分析涉及大量维度的数据时，SOM可以很有帮助。
总而言之，无监督学习是一种快速挖掘大量数据的强大算法，它能够从中发现令人惊讶的有趣信息，并帮助制定更有意义的问题和决策。无监督学习将为企业带来极大的商业价值，因此它应该被越来越多地用于数据挖掘和分析中。
