要给出不同无监督学习算法之间的比较，并包含代码示例，可以按照以下步骤进行：

步骤1：选择要比较的无监督学习算法。常见的无监督学习算法包括聚类算法（如K-means、DBSCAN、层次聚类等）、降维算法（如主成分分析、独立成分分析、t-SNE等）、关联规则挖掘算法（如Apriori算法、FP-Growth算法等）等。根据你的需求和数据特点，选择适合的算法进行比较。

步骤2：了解每个算法的原理和特点。对于选择的每个算法，了解其背后的原理和特点，例如聚类算法的聚类方式、降维算法的维度减少方式等。

步骤3：准备数据集。选择一个适合的数据集进行比较。根据所选择的算法，确保数据集的特征和维度与算法的要求相符。

步骤4：实现算法，并进行比较。使用合适的编程语言（如Python、R等）实现所选择的算法。对于每个算法，使用相同的数据集，并提取出相应的特征。然后，使用每个算法对数据集进行处理，并得到相应的结果。比较不同算法的性能指标，如聚类算法的聚类效果、降维算法的维度减少效果等。

步骤5：编写代码示例。根据所选择的编程语言，编写代码示例，包括数据集的加载、算法的实现和结果的展示等。代码示例可以包括算法的初始化、数据预处理、算法的训练/运行和结果的可视化等。

以下是一个使用Python实现K-means聚类算法的代码示例：

from sklearn.cluster import KMeans
import matplotlib.pyplot as plt

# 准备数据集
X = [[1, 2], [1, 4], [1, 0], [4, 2], [4, 4], [4, 0]]

# 使用K-means算法进行聚类
kmeans = KMeans(n_clusters=2, random_state=0)
kmeans.fit(X)

# 可视化聚类结果
labels = kmeans.labels_
centroids = kmeans.cluster_centers_

plt.scatter([x[0] for x in X], [x[1] for x in X], c=labels)
plt.scatter([x[0] for x in centroids], [x[1] for x in centroids], marker='x', color='red')
plt.show()

这个示例代码使用了sklearn库中的KMeans类，对一个二维数据集进行了聚类，并可视化了聚类结果。你可以根据需要，选择其他算法、数据集和可视化方式来进行比较。