无监督学习，一般指只有数据没有标签，核心特点是：训练数据没有人工标注的标签，模型需要自主从原始数据中挖掘潜在的结构、规律、特征或模式。可以把它理解成：让模型自己 “观察” 和 “总结” 数据的特点，而不是有人手把手教它 “什么是什么”。用一个生活化的例子就能快速区分：无监督学习的任务围绕 “发现数据规律”展开，主要分为三类：核心思想是让模型从未标注数据中通过生成或重建任务自动学习数据的内在结构与语