无监督学习

什么是无监督学习？

无监督学习是机器学习的一个分支，它不需要对数据进行标注或分类，而是试图根据数据本身的结构和分布进行模型的学习和分析，是一种自主学习而非被动学习的方法。

无监督学习的应用

无监督学习广泛应用于数据挖掘、自然语言处理、计算机视觉等领域中。以下是一些无监督学习的应用场景：

聚类

• 聚类分析是一种将相似对象分组的方法。这种方法通常用于分析数据，例如市场细分、图像分割、文本分类等领域。
• 常用的聚类算法有K-means、DBSCAN和层次聚类等。

降维

• 降维是通过一些方法将数据从高维空间映射为低维空间的技术。降维可以减少数据的存储空间和计算量，同时提高数据的可视化效果。
• 常用的降维算法有主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）和多维缩放（MDS）等。

异常检测

• 异常检测是一种发现异常数据的方法。它可以应用于金融欺诈检测、入侵检测、制造过程控制等领域。
• 常用的异常检测算法有KNN、LOF和密度估计等。

常用无监督学习算法

K-means

K-means算法是一种基于距离的聚类算法，它将n个数据划分为k个不同的类，使得每个数据点所在类的均值最接近该数据点。

# 示例代码
from sklearn.cluster import KMeans

kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=0)  # 以3个聚类为例
kmeans.fit(X)  # X为数据集
labels = kmeans.labels_
centroids = kmeans.cluster_centers_

PCA

PCA是一种基于线性变换的降维算法，它可以将高维数据映射为低维空间，同时保持数据的最大方差。

# 示例代码
from sklearn.decomposition import PCA

pca = PCA(n_components=2) # 将数据映射为2维空间
pca.fit(X)  # X为数据集
X_transformed = pca.transform(X)

LOF

LOF算法是一种基于密度的离群点检测算法，它基于每个数据点和其邻近数据点的密度差异来确定是否是离群点。

# 示例代码
from sklearn.neighbors import LocalOutlierFactor

clf = LocalOutlierFactor(n_neighbors=20) # 将邻近数据点的数量设为20
y_pred = clf.fit_predict(X)  # X为数据集

结论

无监督学习是一种重要的数据分析方法，它可以自动地从数据本身中发掘出有价值的信息。在实际应用中，我们可以根据特定的需求选择不同的无监督学习算法，来进行数据挖掘、降维、聚类和异常检测等任务。