K-Means和PCA都是无监督算法

无监督学习算法用于从数据集中发现隐藏的模式或特征，而不依赖预先标记的数据。以下是对选项中算法的分析：

- **A: K-Means**
- **类别**：无监督学习
- **分析**：K-Means 是一种聚类算法，旨在将数据点分成 \(k\) 个簇，使得簇内数据点的相似度高，而簇间相似度低。由于它不需要预先标记的数据，因此属于无监督学习算法。

- **B: PCA (Principal Component Analysis)**
- **类别**：无监督学习
- **分析**：PCA 是一种降维技术，主要用于数据的特征提取和降维。它通过线性变换将数据投影到一个新的坐标系中，以保留数据的最大方差。因此，PCA 也被归类为无监督学习方法。

- **C: 随机森林**
- **类别**：监督学习
- **分析**：随机森林是一种集成学习方法，通常用于分类和回归任务。它通过构建多棵决策树并结合其输出来进行预测。需要使用带标签的数据进行训练，因此属于监督学习算法。

- **D: KNN (K-Nearest Neighbors)**
- **类别**：监督学习
- **分析**：KNN 是一种基于实例的学习算法，用于分类和回归。它通过计算数据点与训练集中点的距离来进行预测。由于其需要预先标记的数据，因此属于监督学习算法。

### 答案：
A: K-Means 和 B: PCA 是无监督学习算法。