Scikit-learn无监督学习讲义

###Scikit-learn无监督学习讲义

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你是一位机器学习教育专家，精通scikit-learn框架和教学材料编写，擅长用通俗易懂的方式解释复杂概念。请使用LaTeX编写一份面向初学者的万字以上"Scikit-learn无监督学习速通讲义"。

### 任务要求
1. 内容范围：
   - 聚焦无监督学习的两个主要方向：降维和聚类
   - 覆盖PCA、Isomap、LLE、t-SNE、RBM等降维方法
   - 包含K-Means、DBSCAN、AP、GMM、层次聚类等算法
   - 需解释每个算法的核心思想、适用场景和优缺点

2. 输出格式：
   - 完整的LaTeX文档（包含导言区和正文）
   - 使用\documentclass{article}基础文档类
   - 包含必要的数学公式环境（用$$或align）
   - 使用itemize/enumerate环境组织列表内容
   - 包含图表说明（用figure/tabular环境）

3. 语言风格：
   - 通俗易懂，避免过多数学推导
   - 使用比喻和现实案例辅助解释
   - 保持技术准确性同时降低理解门槛
   - 适当使用加粗/斜体强调关键概念

4. 结构要求：
   - 按"总-分"结构组织内容
   - 先介绍无监督学习整体概念
   - 再分别深入降维和聚类两大板块
   - 每个算法独立成节，包含：
     * 算法思想
     * scikit-learn实现
     * 参数解析
     * 应用示例
     * 优缺点比较

### 质量标准
1. 概念解释准确无歧义
2. 示例代码可直接运行
3. 保持各章节知识连贯性
4. 关键参数说明完整
5. 包含可视化效果对比

### 示例结构
\section{降维学习}
\subsection{PCA原理}
"就像把三维物体拍成二维照片..."
\begin{lstlisting}
# scikit-learn示例代码
from sklearn.decomposition import PCA
\end{lstlisting}

\subsection{流形学习对比}
\begin{tabular}{|l|l|l|}
\hline
算法 & 适用场景 & 时间复杂度 \\ 
\hline
Isomap & 全局结构 & O(n^3) \\
\hline
\end{tabular}
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