機器學習原理與實戰(zhàn)-無監(jiān)督學習

機器學習原理與實戰(zhàn)-無監(jiān)督學習匯報人：2024-01-01無監(jiān)督學習概述K-均值聚類算法層次聚類算法主成分分析（PCA）無監(jiān)督學習實戰(zhàn)案例目錄無監(jiān)督學習概述01無監(jiān)督學習是指在沒有標簽數(shù)據(jù)的情況下，讓機器通過學習數(shù)據(jù)的內(nèi)在規(guī)律和結構，對數(shù)據(jù)進行分類、聚類等任務的一種機器學習方法。無監(jiān)督學習可以分為聚類和降維兩種類型。聚類是將數(shù)據(jù)按照相似性進行分類，而降維則是將高維數(shù)據(jù)降低到低維，以便更好地理解和分析數(shù)據(jù)。定義與分類分類定義聚類在市場細分、用戶畫像、文本挖掘等領域，可以將用戶或數(shù)據(jù)按照相似性進行分類，以便更好地理解用戶需求和市場趨勢。降維在圖像處理、自然語言處理等領域，可以通過降維技術降低數(shù)據(jù)的維度，提高處理速度和降低計算成本。無監(jiān)督學習的應用場景無監(jiān)督學習的常用算法K-means聚類一種常見的聚類算法，通過將數(shù)據(jù)劃分為K個聚類，使得每個數(shù)據(jù)點與其所在聚類的質心距離最小。層次聚類一種基于距離的聚類算法，通過將數(shù)據(jù)點按照距離進行層次分解，形成樹狀的聚類結構。主成分分析（PCA）一種常用的降維算法，通過將高維數(shù)據(jù)投影到低維空間，保留數(shù)據(jù)的主要特征，降低數(shù)據(jù)的維度。自編碼器（Autoencoder）一種用于降維的神經(jīng)網(wǎng)絡模型，通過將輸入數(shù)據(jù)壓縮和編碼成低維表示，再從低維表示重構出原始數(shù)據(jù)，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的降維。K-均值聚類算法02K-均值聚類算法是一種基于距離度量的無監(jiān)督學習方法，通過將數(shù)據(jù)劃分為K個聚類，使得同一聚類內(nèi)的數(shù)據(jù)盡可能相似，不同聚類間的數(shù)據(jù)盡可能不同。算法原理基于距離度量，通過計算每個數(shù)據(jù)點與聚類中心之間的距離，將數(shù)據(jù)點劃分到最近的聚類中心所在的聚類中。聚類中心是通過迭代更新算法確定的，每個聚類的數(shù)據(jù)點平均值被視為該聚類的中心。算法原理算法步驟確定聚類數(shù)目K。重復以下步驟直到聚類中心收斂2.更新每個聚類的中心為該聚類中所有數(shù)據(jù)點的平均值。隨機選擇K個數(shù)據(jù)點作為初始聚類中心。1.將每個數(shù)據(jù)點劃分到最近的聚類中心所在的聚類中。返回最終的聚類中心和聚類結果。032.可以發(fā)現(xiàn)任何形狀的聚類。01優(yōu)點021.簡單易實現(xiàn)，計算復雜度相對較低，適合處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集。算法優(yōu)缺點對異常值和噪聲具有較強的魯棒性。算法優(yōu)缺點缺點2.對初始聚類中心敏感，不同的初始值可能導致不同的聚類結果。3.對于非凸形狀的聚類或具有復雜結構的聚類，K-均值算法可能無法獲得理想的聚類效果。1.需要預先確定聚類數(shù)目K，這可能是一個主觀決策，且選擇不同的K值可能會得到不同的聚類結果。算法優(yōu)缺點層次聚類算法030102算法原理算法通過不斷地合并距離最近的聚類，或者拆分大的聚類來達到最優(yōu)的聚類結果。層次聚類算法基于距離度量，將數(shù)據(jù)點按照距離遠近進行層次聚合，形成樹狀結構。4.重復步驟3，直到滿足終止條件（如聚類數(shù)量或距離閾值）。2.將每個數(shù)據(jù)點視為一個獨立的聚類。1.計算所有數(shù)據(jù)點之間的距離。3.按照距離最近的原則，將最近的兩個聚類合并成一個新的聚類。5.將樹狀結構從上到下進行剪枝，形成最終的聚類結果。算法步驟0103020405優(yōu)點能夠發(fā)現(xiàn)任意形狀的聚類，適用于大規(guī)模數(shù)據(jù)集；可以確定聚類的數(shù)量，不需要預先設定。缺點計算復雜度高，時間復雜度為O(n^3)，其中n為數(shù)據(jù)點的數(shù)量；對參數(shù)敏感，不同的參數(shù)設置可能導致不同的聚類結果；無法處理非凸形狀的聚類。算法優(yōu)缺點主成分分析（PCA）04

算法原理主成分分析（PCA）是一種常用的無監(jiān)督學習方法，它通過線性變換將原始特征轉換為一組各維度線性無關的表示，即主成分。PCA的主要思想是將高維數(shù)據(jù)投影到低維空間，同時保留數(shù)據(jù)的主要特征，從而達到降維和簡化數(shù)據(jù)的目的。PCA通過最大化數(shù)據(jù)方差的方式，將數(shù)據(jù)投影到最能代表數(shù)據(jù)變動的方向上，從而保留了數(shù)據(jù)的主要特征。1.數(shù)據(jù)標準化：將原始數(shù)據(jù)標準化，使得每個特征的均值為0，標準差為1。01算法步驟2.計算協(xié)方差矩陣：計算標準化后的數(shù)據(jù)的協(xié)方差矩陣。023.計算協(xié)方差矩陣的特征值和特征向量：求解協(xié)方差矩陣的特征值和特征向量。034.選擇主成分：選擇前k個最大的特征值對應的特征向量，構成轉換矩陣。045.數(shù)據(jù)降維：將原始數(shù)據(jù)投影到選定的主成分上，得到降維后的數(shù)據(jù)。05PCA是一種簡單且有效的降維方法，能夠保留數(shù)據(jù)的主要特征，使得降維后的數(shù)據(jù)仍能反映數(shù)據(jù)的分布和結構。PCA在數(shù)據(jù)可視化、特征選擇、高維數(shù)據(jù)處理等方面有廣泛應用。優(yōu)點PCA假設數(shù)據(jù)各維度之間是線性相關的，如果數(shù)據(jù)各維度之間存在非線性關系，PCA可能無法提取出數(shù)據(jù)的全部特征。此外，PCA對異常值比較敏感，異常值可能會對協(xié)方差矩陣的計算產(chǎn)生較大影響。缺點算法優(yōu)缺點無監(jiān)督學習實戰(zhàn)案例05總結詞通過無監(jiān)督學習算法K-均值聚類，將電商用戶分為具有相似購買行為的群體，有助于制定更精準的營銷策略。詳細描述在電商平臺上，用戶的行為和偏好各不相同。通過收集用戶的購買記錄、瀏覽歷史等數(shù)據(jù)，利用K-均值聚類算法將用戶劃分為不同的群體。這樣，商家可以根據(jù)不同群體的特點和需求，制定個性化的營銷策略，提高轉化率和用戶滿意度。K-均值聚類在電商用戶分群中的應用層次聚類在社交網(wǎng)絡社區(qū)發(fā)現(xiàn)中的應用利用層次聚類算法，在社交網(wǎng)絡中發(fā)現(xiàn)具有相似興趣和行為的社區(qū)，有助于用戶找到志同道合的人和資源?？偨Y詞在社交網(wǎng)絡中，用戶可以根據(jù)興趣和行為形成不同的社區(qū)。通過收集用戶的互動數(shù)據(jù)，如發(fā)帖、評論、點贊等，利用層次聚類算法將用戶劃分為不同的社區(qū)。這樣，用戶可以更容易地找到和自己興趣相似的群體，共享資源和經(jīng)驗，提高社交網(wǎng)絡的參與度和活躍度。詳細描述VS通過主成分分析算法，降低高維數(shù)據(jù)的維度，提取主要特征，有助于提高數(shù)據(jù)可視化和分析的效率。詳細描述在處理高