无监督学习中的变量没有所谓的“权重”说法

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今天看到《机器学习与R语言》这本书中有一段描述，简要总结一下就是：无监督学习又可以成为训练描述性模型，描述性模型是指通过新而有趣的方式总结数据并获得洞察。在描述性模型里，没有某一个属性比其他属性更重要。

我们可以理解为：无监督学习里的属性（自变量）没有重要程度的划分，也就是说没有权重这个说法，因为这并不像监督学习（

发现目标与自变量之间的关系）有目标一样，你也不知道哪一个变量就对目标的重要程度相对其他变量高。

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关键词：机器学习 描述性 自变量 R语言 不知道

所以所有属性都是同样重要的