近年来，机器学习（ML）在金融服务业中扮演着越来越重要的角色，而 supervised learning正逐渐被unsupervised learning所取代。无论是أ procedural credit scoring，还是 fraud detection，机器学习的核心都是预测模型，这些模型通常需要大量而人工标注的数据作为训练集。然而，随着数据的变得越来越多、clych-sized（复杂暴力）和多样化的， supervised learning的依赖也逐步消退，而unsupervised learning逐渐成为金融领域中的主导力量。
Clustering: Making Sense of the Unlabeled
unsupervised learning的核心是unsupervised clustering，它可以通过无监督的方法发现数据中的潜在结构，从而帮助金融机构更好地理解和管理数据。
unsupervised clustering是最广泛的应用之一，它可以从无现金的角度出发建立市场 basket analysis，揭示客户的行为模式和购买习惯。例如，银行部门可以通过这个方法，将客户进一步细分到高价值客户、中价值客户、低价值客户的三个类别中，从而为不同客户群体开发精准的营销策略和妥善的客户服务方案。
与此同时，unsupervised clustering也在金融监管中发挥了重要作用。金融机构可以利用这个方法，发现异常交易活动，识别可疑的资金 laundering或ᵏ̯̄ourneying行为，并通过这些异常数据主动预防和修复金融产品。
Association: Uncovering Behavioral Links
与clustering不同的，association规则挖掘（ Association Rule Mining）捕捉的是变量之间的动态关联。unsupervised association rules可以帮助金融机构揭示客户行为中的潜在模式。
例如，某些研究团队使用association规则挖掘，发现客户在定期交易后更可能首次购买特定金额的金融产品或同样持有相同投资品种的客户。这种发现不仅帮助金融机构**优化产品组合，还可以帮助银行部门通过精准营销提升客户粘性和忠诚度，从而降低运营成本。
在金融上市监控领域，association规则挖掘被广泛应用于识别那些-running交易活跃但风险较高的客户的潜在异常情况。这些发现可以通过主动监控和情感分析来优化投资组合策略。
Dimensionality Reduction: Navigating High-Volume Data
面对数据量快速增长和复杂性，dimensionality reduction，即将高维数据降到低维数据中_rows，是unsupervised learning中一个重要而强大的工具。
dimensionality reduction方法可以用于勾画投资组合的特征和波动性，帮助 flaming器部门更精准地识别高风险资产并进行投资组合优化。同时，分类器和_clustering也需要降维技术**来减少计算负担，提升模型的性能。
dimensionality reduction在reg Toronto技术（Reg ctx）中也有重要应用，例如用于分析交易数据（如交易日深度和交易行为）或分析客户数据（如等多个指标）时，可以帮助模型更好地理解数据，从而提升预测准确率。此外，dimensionality reduction还可以用于分析 threats（异常交易行为）和monITOR regulatory activities。
总结来看
unsupervised learning正在重新定义金融行业数据科学，它不仅帮助金融机构进行于传统的建模或规则挖掘以外，还提供了更多洞察和行动的可能性。unsupervised learning的核心在于发现隐藏的结构，揭示动态关联，和降维，而这些能力正在让金融机构在竞争不断增加的数据量和需求中占据主动位。
从决，金融监管正在面临更复杂的挑战，而unsupervised learning正在为金融机构提供一个更加科学、高效的企业文化和决策支持工具。关票微软不过型的课程中，unsupervised learning是机器学习的一部分，并不只是一种技术工具，而是一个相关的DSL（数据科学）原理。如果你希望能够参与或使用这些技术，你可能应该开始思考以数据的价值和洞察力为中心的数字化**。
