无监督的迁移学习是一种迁移学习的方法，其特点是在源领域和目标领域之间不使用标签信息或类别信息来进行知识迁移。

  在无监督迁移学习中，源领域和目标领域之间可能存在一些隐含的数据特点或结构相似性。这种方法的目标是通过学习源领域中的知识来帮助在目标领域中进行任务解决，而不需要使用目标领域的标签信息。

  无监督迁移学习可以有多种方法来实现，其中一种常见的方法是通过特征表示学习来实现。在这种方法中，源领域的样本和目标领域的样本通过学习一个共享的特征表示来进行表示。通过将源领域和目标领域的样本映射到这个共享的特征空间中，可以利用源领域的知识来帮助目标领域的任务。

  另一种无监督迁移学习方法是通过利用无监督聚类或生成模型来进行迁移。通过在源领域中进行无监督聚类或生成模型训练，可以得到源领域中的数据结构或分布信息。然后，可以将这些知识迁移到目标领域中，帮助目标领域的任务解决。

  总之，无监督迁移学习是一种不依赖标签信息的迁移学习方法，通过学习源领域的知识或者源领域和目标领域之间的数据结构或分布信息来帮助目标领域的任务解决。