Python无监督学习是指让计算机从没有标签的数据中自动学习，不需要人的干预。在机器学习中，无监督学习是一种非常有用的技术，能够通过数据探索和发现隐藏的模式或规律。

Python有许多无监督学习算法可供选择。以下是几个最常用的无监督学习算法。

# K均值聚类
from sklearn.cluster import KMeans
kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=0)
kmeans.fit(X)
# 高斯混合模型
from sklearn.mixture import GaussianMixture
gm = GaussianMixture(n_components=3, random_state=0)
gm.fit(X)
# 主成分分析
from sklearn.decomposition import PCA
pca = PCA(n_components=2)
X_pca = pca.fit_transform(X)

以上算法都非常强大，可以应用于各种数据集和问题。例如，您可以使用K均值聚类来将用户划分为不同的群体，使用高斯混合模型来处理图像分割，使用主成分分析来降维并可视化特征。

总之，Python无监督学习是帮助计算机从没有标签的数据中学习的一种非常有用的技术。掌握无监督算法可以使数据科学家从大量的数据中发现新的信息和规律。