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無 む 監督 かんとく 學習 がくしゅう 英語 えいご unsupervised learning ），又 また 稱 たたえ 非 ひ 監督 かんとく 式 しき 學習 がくしゅう 是 ぜ 機器 きき 學習 がくしゅう 的 てき 一 いち 種 しゅ 方法 ほうほう 沒 ぼつ 有給 ゆうきゅう 定 てい 事 こと 先 さき 標記 ひょうき 過 か 的 てき 訓練 くんれん 範 はん 例 れい 自動 じどう 對 たい 輸入 ゆにゅう 的 てき 資料 しりょう 進行 しんこう 分類 ぶんるい 或 ある 分 ぶん 群 ぐん 無 む 監督 かんとく 學習 がくしゅう 的 てき 主要 しゅよう 運用 うんよう 包含 ほうがん 聚类分析 ぶんせき （cluster analysis）、關聯 かんれん 規則 きそく 維度縮減 しゅくげん （dimensionality reduce）。它是監督 かんとく 式 しき 學習 がくしゅう 和 わ 強化 きょうか 學習 がくしゅう 等 とう 策略 さくりゃく 之 の 外的 がいてき 一 いち 種 しゅ 選擇 せんたく
一 いち 個 こ 常見 つねみ 的 てき 無 む 監督 かんとく 學習 がくしゅう 是 ぜ 数 かず 据 すえ 在 ざい 人工 じんこう 神經 しんけい 網 もう 路 ろ 中 なか 生成 せいせい 對抗 たいこう 網 もう 絡 からま 自 じ 組織 そしき 映 うつ 射 い 和 わ 適應 てきおう 性 せい 共振 きょうしん 理論 りろん 則 のり 是 ぜ 最 さい 常用 じょうよう 的 てき 非 ひ 監督 かんとく 式 しき 學習 がくしゅう
ART模型 もけい 允許 いんきょ 叢 くさむら 集 しゅう 的 てき 個數 こすう 可 か 隨 ずい 著 ちょ 問題 もんだい 的 てき 大小 だいしょう 變動 へんどう 並 なみ 讓 ゆずる 使用 しよう 者 しゃ 控 ひかえ 制 せい 成員 せいいん 和 わ 同 どう 式 しき 為 ため 透過 とうか 警覺參 さん 數 すう 的 てき 常數 じょうすう 模 も 式 しき 識別 しきべつ 自動 じどう 目標 もくひょう 辨 べん 和 わ 數 すう 位 い 信號 しんごう 處理 しょり 第 だい 一 いち 個 こ 版本 はんぽん 為 ため 是 ぜ 由 よし 特 とく 和 わ 葛 かずら 羅 ら 格 かく 所 しょ 發展 はってん 的 てき
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Geoffrey Hinton , Terrence J. Sejnowski （editors，1999) Unsupervised Learning and Map Formation: Foundations of Neural Computation, MIT Press, ISBN 0-262-58168-X （這本書 しょ 專 せん 注 ちゅう 人工 じんこう 神經 しんけい 網 もう 路 ろ 的 てき 非 ひ 監督 かんとく 式 しき 學習 がくしゅう S. Kotsiantis, P. Pintelas, Recent Advances in Clustering: A Brief Survey, WSEAS Transactions on Information Science and Applications, Vol 1, No 1 (73-81), 2004.
Richard O. Duda, Peter E. Hart, David G. Stork. Unsupervised Learning and Clustering, Ch. 10 in Pattern classification (2nd edition), p. 571, Wiley, New York, ISBN 0-471-05669-3 , 2001.
