希望你能够为我解释一下人工智能中的无监督学习。要求输出体裁为说明文，至少包含以下三个要点：定义、应用场景和优缺点。请以json形式将内容进行输出。
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{
  "说明文": {
    "定义": "无监督学习是一种机器学习的方法，其核心在于让计算机从没有标签的数据中自我学习数据特点。这种方式不像监督学习那样由人工提供带有标签的训练数据，而在无标签数据中自动寻找模型结构。",
    "应用场景": "无监督学习具有广泛应用，例如在市场细分中，通过聚类算法把具有相似需求的消费者归为一类，帮助企业更好地理解客户群体；在推荐系统中，通过识别用户行为模式，实现个性化商品推荐；在异常检测上，可以用来发现欺诈行为或系统故障等。",
    "优缺点": "无监督学习的优点在于能够处理大量未标记的数据，挖掘数据潜在的结构，具有较高的灵活性和泛化能力。但同时，它的缺点也较为明显，如结果解释性较差，缺乏明确的目标函数指导导致模型可能无法达到最优状态，以及需要依赖复杂的算法调整参数等。"
  }
}
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