无监督学习的数据来源() A. 环境应答B. 序列交互中不断的反馈C. 一次性给定的含标注信息D. 一次性给定的无标注信息

无监督学习是一种机器学习方法，它不需要预先标注的数据。在这种学习方法中，算法试图从数据中发现模式和结构，而无需任何外部指导。因此，无监督学习的数据来源是那些没有标签或标注信息的数据集。这些数据集通常是一次性给定的，算法的任务是通过分析数据的内部结构来学习数据的潜在特征和模式。