前        言

無監督學習是數據科學中一個重要的分支，其目標是訓練用于學習數據集結構的模型，并為用戶提供關于新樣本的有用信息。在許多不同的業務部門（如市場營銷、商業智能、戰略等）中，無監督學習一直在幫助管理者根據定性和定量（最重要的）方法做出最佳決策。在數據變得越來越普遍且存儲成本不斷下降的今天，分析真實、復雜數據集的可能性有助于將傳統的商業模式轉變為新的、更準確的、響應也更迅速、更有效的模式。因為要關注所有方法的優缺點，并增加對每個特定領域的最佳潛在策略的了解，所以數據科學家對很多可能性還沒有一個清晰的認識。本書不是一個詳盡的資源（實際上也不可能有），而是一種參考，讓你開始探索這個世界，為你提供可以立即使用和可供評估的不同方法。我希望不同背景的讀者都能夠學到有價值的東西來改善業務，并且希望你對無監督學習這個有趣的主題有更多的研究！