以下生活场景中应用了非监督学习的有（）。A. 系统直接根据歌曲的节奏数据（比如BPM值）自动分组B. 对相册中没有任何标注的照片按照场景、人物等进行自动分类C. 从一群小朋友中找出兴趣相似的进行分组

非监督学习的核心在于处理无标签数据，通过算法发现数据的内在结构或模式，常见任务包括聚类和降维。判断选项是否属于非监督学习的关键在于：

1. 数据是否无标签；
2. 算法是否主动发现模式而非依赖预设规则。

选项A分析

若系统仅依赖歌曲的节奏数据（如BPM值），无需预先定义“快歌”“慢歌”等标签，而是通过聚类算法将相似节奏的歌曲分组，则属于非监督学习。若分组依赖已有标签，则可能属于监督学习，但题目未提及标签，因此默认为非监督。

选项B分析

相册照片未标注，需算法自动识别场景、人物特征并分类。这需要在无标签数据中发现隐藏结构，是典型的非监督学习应用（如聚类或主题模型）。

选项C分析

通过分析小朋友的兴趣数据（如行为、偏好），使用聚类算法（如K-means）将兴趣相似的分组。此过程无需预定义分组标准，完全符合非监督学习的特征。