欺诈检测：实时欺诈预警系统_（8）.无监督学习在欺诈检测中的应用.docx

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无监督学习在欺诈检测中的应用

在欺诈检测领域，无监督学习技术因其能够处理大量未标记数据而变得越来越重要。无监督学习算法通过自动发现数据中的隐藏模式和结构，能够在没有明确标签的情况下识别潜在的欺诈行为。本节将详细介绍无监督学习在欺诈检测中的应用原理和具体实现方法，并提供实际操作的例子。

1.无监督学习的基本概念

无监督学习是一种机器学习方法，它在没有标签数据的情况下对数据进行分析和建模。与监督学习不同，无监督学习的目标是发现数据中的内在结构和模式，而不是预测某个特定的标签。常见的无监督学习方法包括聚类、降维、异常检测等。

1.1聚类

聚类是无监督学习中