1. 面试官：什么是自动编码器（Autoencoder）？它在无监督学习中起到了怎样的作用？

2. 面试官：讲解一下聚类（Clustering）算法中的K均值（K-Means）算法原理及其应用场景。

3. 面试官：如何利用主成分分析（Principal Component Analysis）进行数据降维？并解释数据降维的意义。

4. 面试官：讲解高斯混合模型（Gaussian Mixture Model）及其在无监督学习中的作用。

5. 面试官：什么是降维和特征选择（Dimensionality Reduction and Feature Selection）？请举例说明它们的区别和应用场景。

6. 面试官：讨论异常检测（Anomaly Detection）在无监督学习中的重要性，并介绍一种常用的异常检测算法。

7. 面试官：解释层次聚类（Hierarchical Clustering）的原理和其与其他聚类算法（如K-Means）的区别。

8. 面试官：如何评估聚类算法的性能？请介绍至少两种常用的聚类性能评估指标。

9. 面试官：探讨图像分割（Image Segmentation）在无监督学习中的应用，以及常用的图像分割算法。

10. 面试官：什么是生成对抗网络（GANs）？它在非监督学习中有何作用？