Для ответа на ваш вопрос, давайте сначала разберем, что такое обучение без учителя и какие методы используются для сокращения размерности данных.

Обучение без учителя — это тип машинного обучения, при котором модель обучается на неразмеченных данных. То есть данные не содержат заранее заданных меток или категорий. Один из основных методов обучения без учителя — это сокращение размерности данных, которое позволяет уменьшить количество переменных в наборе данных, сохраняя при этом как можно больше информации.

Теперь давайте рассмотрим предложенные варианты:

• Нейронные сети с обратным распространением ошибки — это метод обучения с учителем, который используется для решения задач классификации и регрессии. В этом методе модель обучается на размеченных данных, поэтому он не подходит в нашем случае.
• Анализ главных компонент (PCA) — это метод обучения без учителя, который используется для сокращения размерности данных. Он работает путем преобразования исходных переменных в новый набор переменных (главные компоненты), которые представляют собой линейные комбинации исходных переменных и упорядочены по убыванию дисперсии.
• Градиентный бустинг — это метод обучения с учителем, который используется для создания предсказательных моделей, комбинируя несколько слабых моделей (обычно деревья решений). Он также не подходит для обучения без учителя.

Таким образом, правильный ответ на ваш вопрос:

Анализ главных компонент (PCA) является примером обучения без учителя для сокращения размерности данных.