K-Means和PCA是無(wú)監(jiān)督算法、隨機(jī)森林和KNN是有監(jiān)督學(xué)習(xí)算法

正確答案是A: K-Means 和 B: PCA。

分析如下：

1. **K-Means**: K-Means 是一種無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，用于將數(shù)據(jù)集分成K個(gè)簇。它通過(guò)迭代地調(diào)整簇中心的位置，最終使得每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)被分配到最接近的簇中心。

2. **PCA（主成分分析）**: PCA 也是一種無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，主要用于降維和特征提取。它通過(guò)線性變換將原始數(shù)據(jù)投影到一個(gè)新的坐標(biāo)系中，使得數(shù)據(jù)在新坐標(biāo)系中的方差最大化，從而達(dá)到降維的效果。

3. **隨機(jī)森林**: 隨機(jī)森林是一種監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，主要用于分類和回歸任務(wù)。它通過(guò)構(gòu)建多個(gè)決策樹(shù)并結(jié)合它們的預(yù)測(cè)結(jié)果來(lái)提高模型的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。

4. **KNN（K-近鄰算法）**: KNN 也是一種監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，主要用于分類和回歸任務(wù)。它通過(guò)計(jì)算待分類樣本與訓(xùn)練集中樣本的距離，選擇距離最近的K個(gè)樣本來(lái)進(jìn)行預(yù)測(cè)。

因此，屬于無(wú)監(jiān)督算法的選項(xiàng)是A: K-Means 和 B: PCA。