K-Means和PCA都是無監(jiān)督算法

無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法用于從數(shù)據(jù)集中發(fā)現(xiàn)隱藏的模式或特征，而不依賴預(yù)先標(biāo)記的數(shù)據(jù)。以下是對選項(xiàng)中算法的分析：

- **A: K-Means**
- **類別**：無監(jiān)督學(xué)習(xí)
- **分析**：K-Means 是一種聚類算法，旨在將數(shù)據(jù)點(diǎn)分成 \(k\) 個(gè)簇，使得簇內(nèi)數(shù)據(jù)點(diǎn)的相似度高，而簇間相似度低。由于它不需要預(yù)先標(biāo)記的數(shù)據(jù)，因此屬于無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法。

- **B: PCA (Principal Component Analysis)**
- **類別**：無監(jiān)督學(xué)習(xí)
- **分析**：PCA 是一種降維技術(shù)，主要用于數(shù)據(jù)的特征提取和降維。它通過線性變換將數(shù)據(jù)投影到一個(gè)新的坐標(biāo)系中，以保留數(shù)據(jù)的最大方差。因此，PCA 也被歸類為無監(jiān)督學(xué)習(xí)方法。

- **C: 隨機(jī)森林**
- **類別**：監(jiān)督學(xué)習(xí)
- **分析**：隨機(jī)森林是一種集成學(xué)習(xí)方法，通常用于分類和回歸任務(wù)。它通過構(gòu)建多棵決策樹并結(jié)合其輸出來進(jìn)行預(yù)測。需要使用帶標(biāo)簽的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，因此屬于監(jiān)督學(xué)習(xí)算法。

- **D: KNN (K-Nearest Neighbors)**
- **類別**：監(jiān)督學(xué)習(xí)
- **分析**：KNN 是一種基于實(shí)例的學(xué)習(xí)算法，用于分類和回歸。它通過計(jì)算數(shù)據(jù)點(diǎn)與訓(xùn)練集中點(diǎn)的距離來進(jìn)行預(yù)測。由于其需要預(yù)先標(biāo)記的數(shù)據(jù)，因此屬于監(jiān)督學(xué)習(xí)算法。

### 答案：
A: K-Means 和 B: PCA 是無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法。