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 <p align="center"><b>图 2：无监督学习数据集</b> </p>
 
-大多数情况下，当人们开始学习数据科学或机器学习时，都会从非常著名的数据集开始，例如泰坦尼克数据集或虹膜数据集，这些都是有监督的问题。在泰坦尼克号数据集中，你必须根据船票等级、性别、年龄等因素预测泰坦尼克号上乘客的存活率。同样，在鸢尾花数据集中，您必须根据萼片宽度、花瓣长度、萼片长度和花瓣宽度等因素预测花的种类。
+大多数情况下，当人们开始学习数据科学或机器学习时，都会从非常著名的数据集开始，例如泰坦尼克数据集或鸢尾花数据集，这些都是有监督的问题。在泰坦尼克号数据集中，你必须根据船票等级、性别、年龄等因素预测泰坦尼克号上乘客的存活率。同样，在鸢尾花数据集中，您必须根据萼片宽度、花瓣长度、萼片长度和花瓣宽度等因素预测花的种类。
 
 无监督数据集可能包括用于客户细分的数据集。 例如，您拥有访问您的电子商务网站的客户数据，或者访问商店或商场的客户数据，而您希望将它们细分或聚类为不同的类别。无监督数据集的另一个例子可能包括信用卡欺诈检测或对几张图片进行聚类等。