K-Means和PCA是無監(jiān)督算法、隨機森林和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是一種無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，主要用于聚類分析。它通過將數(shù)據(jù)點劃分到k個簇中，使得每個簇內(nèi)的數(shù)據(jù)點盡可能相似，而不同簇的數(shù)據(jù)點盡可能不同。由于K-Means不依賴于預(yù)先標記的數(shù)據(jù)，因此它屬于無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法。

2. **PCA（主成分分析）**：PCA也是一種無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，用于降維和特征提取。它通過將高維數(shù)據(jù)投影到低維空間，保留數(shù)據(jù)的主要變異信息，從而簡化數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。PCA不需要預(yù)先標記的數(shù)據(jù)，因此它也屬于無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法。

3. **隨機森林**：隨機森林是一種監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，主要用于分類和回歸任務(wù)。它通過構(gòu)建多棵決策樹并結(jié)合它們的預(yù)測結(jié)果來提高模型的準確性和魯棒性。由于隨機森林需要使用帶標簽的數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練，因此它屬于監(jiān)督學(xué)習(xí)算法。

4. **KNN（K-近鄰算法）**：KNN也是一種監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，常用于分類和回歸任務(wù)。它通過計算新樣本與訓(xùn)練樣本的距離，選擇距離最近的k個鄰居，然后根據(jù)這些鄰居的標簽來進行預(yù)測。由于KNN依賴于帶標簽的數(shù)據(jù)進行預(yù)測，因此它也屬于監(jiān)督學(xué)習(xí)算法。

綜上所述，K-Means和PCA屬于無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，而隨機森林和KNN屬于監(jiān)督學(xué)習(xí)算法。