题目
10. (6.0分) 数据集中只有特征值，没有目标值，那就可以认为是无监督学习的类别。A 对B 错
10. (6.0分) 数据集中只有特征值，没有目标值，那就可以认为是无监督学习的类别。
A 对
B 错
题目解答
答案
B 错
数据集中只有特征值而没有目标值并不一定意味着它一定是无监督学习的类别。数据集的类型（是监督学习还是无监督学习）是由任务的性质来确定的。
无监督学习通常用于聚类、降维和异常检测等任务，其中数据集中的样本没有明确的目标标签或类别信息，算法的任务是发现数据中的模式、结构或关系。无监督学习的一些常见算法包括K均值聚类、主成分分析（PCA）、t-SNE等。
监督学习则涉及到有明确的目标值或标签，算法的任务是基于输入特征来预测或分类目标值。监督学习的一些常见任务包括回归（用于预测连续目标变量）和分类（用于预测离散类别标签）。
因此，数据集中只有特征值，没有目标值，并不能唯一确定是无监督学习的类别，可能还取决于具体的任务和分析目标。
解析
数据集中只有特征值而没有目标值并不一定意味着它一定是无监督学习的类别。数据集的类型（是监督学习还是无监督学习）是由任务的性质来确定的。无监督学习通常用于聚类、降维和异常检测等任务，其中数据集中的样本没有明确的目标标签或类别信息，算法的任务是发现数据中的模式、结构或关系。无监督学习的一些常见算法包括K均值聚类、主成分分析（PCA）、t-SNE等。监督学习则涉及到有明确的目标值或标签，算法的任务是基于输入特征来预测或分类目标值。监督学习的一些常见任务包括回归（用于预测连续目标变量）和分类（用于预测离散类别标签）。因此，数据集中只有特征值，没有目标值，并不能唯一确定是无监督学习的类别，可能还取决于具体的任务和分析目标。