چکيده
يادگيري بدون نظارت به عنوان يكي از شاخه‌هاي مهم يادگيري ماشين، نقش فزاينده‌اي در تحليل داده‌هاي شيميايي ايفا مي‌كند. اين روش‌ها بدون نياز به برچسب‌هاي از پيش تعيين‌شده، الگوهاي پنهان، گروه‌بندي‌هاي طبيعي و ساختارهاي بنيادي داده‌ها را استخراج مي‌كنند. در شيمي، يادگيري بدون نظارت براي خوشه‌بندي تركيبات شيميايي، شناسايي رفتارهاي مولكولي مشابه، كشف ساختارهاي جديد، طبقه‌بندي طيف‌هاي جرمي، و پيش‌بيني ويژگي‌هاي مواد ناشناخته كاربرد دارد. الگوريتم‌هايي مانند تحليل مؤلفه‌هاي اصلي (PCA)، خوشه‌بندي k-means، خوشه‌بندي سلسله‌مراتبي و يادگيري بازنمايي‌هاي گرافي، امكان درك بهتر فضاهاي شيميايي پيچيده را فراهم ساخته‌اند. به‌ويژه در زمينه‌هاي شيمي محاسباتي، طراحي دارو و كشف مواد جديد، يادگيري بدون نظارت به عنوان ابزاري مؤثر در كاهش ابعاد داده‌ها و آشكارسازي روابط غيرخطي بين ساختار و عملكرد ظاهر شده است. با رشد روزافزون داده‌هاي شيميايي، توسعه روش‌هاي يادگيري بدون نظارت تخصصي و تلفيق آن‌ها با دانش شيميايي مي‌تواند به درك عميق‌تر و اكتشافات سريع‌تر در علوم شيمي منجر شود.
