1. 面试官：介绍一种基于密度的无监督学习算法，并讨论其在异常检测中的应用。

2. 面试官：如何使用生成对抗网络（GAN）进行无监督学习？请说明GAN的工作原理和应用领域。

3. 面试官：探讨一种无监督学习算法，可以针对高维数据进行降维和可视化。

4. 面试官：解释谱聚类（spectral clustering）的原理，并举例说明在图像分割中的应用。

5. 面试官：对比并分析K均值聚类和高斯混合模型聚类的优缺点，并结合具体场景进行说明。

6. 面试官：介绍一种无监督学习算法，可以用于发现数据中隐藏的时间相关模式，并说明其在金融数据分析中的应用。

7. 面试官：讨论自编码器（Autoencoder）的结构和工作原理，以及其在无监督学习中的作用。

8. 面试官：研究一种无监督学习算法，可以在图像数据中发现不同的特征和模式，并解释其在图像处理中的应用。

9. 面试官：探讨一种无监督学习算法，可以识别在文本数据中的主题和情感，并讨论其在舆情分析中的应用。

10. 面试官：论述一种无监督学习算法，可以在推荐系统中发现用户行为和偏好，并说明其在电商推荐系统中的应用。