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# 无监督的内置 SageMaker AI 算法
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Amazon SageMaker AI 提供了多种内置算法，可用于各种无监督学习任务，例如聚类、降维、模式识别和异常检测。
+ [IP 洞察](ip-insights.md) – 了解 IPv4 地址的使用模式。它旨在捕获 IPv4 地址与各种实体（例如用户 ID 或账号）之间的关联。
+ [K-Means 算法](k-means.md) – 查找数据中的离散组，其中一个组的成员尽可能彼此相似，而与其他组的成员尽可能互不相同。
+ [主成分分析 (PCA) 算法](pca.md) – 通过将数据点投影到前几个主成份上来减少数据集中的维度（特征数量）。目标是尽可能保留尽可能多的信息或变体。对于数学家来说，主要成分是数据协方差矩阵的特征向量。
+ [Random Cut Forest (RCF) 算法](randomcutforest.md) – 检测数据集中偏离了其他结构良好或模式化的数据的异常数据点。


| 算法名称 | 渠道名称 | 训练输入模式 | 文件类型 | 实例类 | 可并行化 | 
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | 
| IP 见解 | 训练和 (可选) 验证 | 文件 | CSV | CPU 或 GPU | 是 | 
| K-Means | 训练和 (可选) 测试 | 文件或管道 | recordIO-protobuf 或 CSV | CPU 或 GPUCommon（一个或多个实例上的单个 GPU 设备） | 否 | 
| PCA | 训练和 (可选) 测试 | 文件或管道 | recordIO-protobuf 或 CSV | GPU 或 CPU | 是 | 
| Random Cut Forest | 训练和 (可选) 测试 | 文件或管道 | recordIO-protobuf 或 CSV | CPU | 是 |