Unsupervised Image Classification

Unsupervised Image Classification是指在没有标注数据的情况下，通过聚类算法将图像数据集自动划分到其真实类别中的任务。该任务旨在利用无标签图像数据进行学习，发现数据的内在结构和模式，从而实现图像分类。这不仅能够显著降低标注成本，还能提高模型对大规模未标注数据的适应能力，具有重要的应用价值。