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最佳答案
这取决于问题、数据集的形式以及用于解决特定问题的无监督算法的类别。
大致:-降维技术通常通过计算重建误差来测试，因此我们可以使用 k 折交叉验证程序
但是在聚类算法上，我建议进行统计测试以测试性能。还有一些耗时的技巧，即分割数据集并使用有意义的类手动标记测试集并进行交叉验证
在任何情况下，无监督算法用于监督数据，那么它总是很好的交叉验证
总体而言:- 没有必要在训练测试集中分割数据，但如果我们能做到的话，那就总是更好
这里的文章解释了交叉验证如何成为无监督学习的好工具 http://udini.proquest.com/view/cross-validation-for-unsupervised-pqid:1904931481/全文可在此处获取 http://arxiv.org/pdf/0909.3052.pdf
关于machine-learning - 无监督学习中的训练/测试分割是否必要/有用？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/31673388/
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