如何在没有任何输出数据的情况下预测连续变量？我所拥有的只有输入数据

在没有任何输出数据的情况下预测连续变量可以使用无监督学习方法中的聚类算法或者降维算法来进行预测。以下是两种常用的方法：

1. 聚类算法： 聚类算法是一种将数据集划分为不同组或簇的方法，每个簇内的数据点具有相似的特征。在没有输出数据的情况下，可以使用聚类算法将输入数据划分为不同的簇，并将每个簇的中心作为预测的连续变量的值。常用的聚类算法包括K-means聚类算法和层次聚类算法。

• K-means聚类算法：K-means算法将数据集划分为K个簇，每个簇由一个中心点表示。可以根据输入数据的特征，使用K-means算法将数据划分为不同的簇，并将每个簇的中心点作为预测的连续变量的值。腾讯云提供的相关产品是腾讯云机器学习平台（https://cloud.tencent.com/product/ti），可以用于实现K-means聚类算法。
• 层次聚类算法：层次聚类算法将数据集划分为一个层次结构，每个层次包含多个簇。可以根据输入数据的特征，使用层次聚类算法将数据划分为不同的簇，并将每个簇的中心点作为预测的连续变量的值。腾讯云提供的相关产品是腾讯云机器学习平台（https://cloud.tencent.com/product/ti），可以用于实现层次聚类算法。

1. 降维算法： 降维算法是一种将高维数据映射到低维空间的方法，可以减少数据的维度并保留数据的主要特征。在没有输出数据的情况下，可以使用降维算法将输入数据映射到低维空间，并将映射后的数据作为预测的连续变量的值。常用的降维算法包括主成分分析（PCA）和t-SNE算法。

• 主成分分析（PCA）：PCA通过线性变换将高维数据映射到低维空间，保留数据的主要特征。可以根据输入数据的特征，使用PCA算法将数据降维，并将降维后的数据作为预测的连续变量的值。腾讯云提供的相关产品是腾讯云机器学习平台（https://cloud.tencent.com/product/ti），可以用于实现PCA算法。
• t-SNE算法：t-SNE算法通过非线性变换将高维数据映射到低维空间，保留数据的局部结构。可以根据输入数据的特征，使用t-SNE算法将数据降维，并将降维后的数据作为预测的连续变量的值。腾讯云提供的相关产品是腾讯云机器学习平台（https://cloud.tencent.com/product/ti），可以用于实现t-SNE算法。

以上是在没有任何输出数据的情况下预测连续变量的两种常用方法。具体选择哪种方法取决于数据的特点和需求。