【从零开始学习人工智能】机器学习基础 - 04无监督学习

无监督学习概述

1. 什么是无监督学习

从机器学习的角度来看，在无监督学习中存在一类具有重要地位的学习方法。其区别主要体现在无需使用标注过的训练数据。无监督学习旨在通过深入挖掘数据中的内在结构以及潜在模式来获取有价值的信息与知识。

2. 无监督学习的任务

无监督学习的任务可以概括为以下几个方面：

2.1 聚类（Clustering）

聚类属于无监督学习中的一项重要基础技术手段。其目标是将数据样本分组为具有相似特征的集合或簇。通过聚类算法，我们可以深入挖掘数据中的潜在规律和群体结构，并在多个领域中找到实际应用。

2.2 降维（Dimensionality Reduction）

降维度过程涉及将高维度数据转换至低维度空间。
在应用过程中能够降低数据集复杂度并维持关键特征。
常见的处理手段包括主成分分析法与t-SNE等技术。

2.3 关联规则挖掘（Association Rule Mining）

关联规则挖掘旨在识别海量数据中频繁出现的项目组合，并通过分析这些组合在整体数据集中的分布情况来揭示潜在的模式和规律。它能够帮助我们从大量交易或记录中提取出具有商业价值的关系式。

2.4 异常检测（Anomaly Detection）

异常数据识别任务旨在识别不符合常规模式的数据样本。利用无监督学习技术，我们可以构建数据的常规分布模型，并进而通过检查与该模型偏离显著的数据点来定位异常值。这些应用场景包括欺诈 detection和设备故障诊断等。

异常数据识别任务旨在识别不符合常规模式的数据样本。利用无监督学习技术, 我们可以构建数据的常规分布模型, 并进而通过检查与该模型偏离显著的数据点来定位异常值. 这些应用场景包括欺诈 detection和设备故障诊断等.

3. 无监督学习算法

无监督学习涵盖了多种算法和方法。以下是一些常见的无监督学习算法：

3.1 K-means 聚类算法

K-means 是一种经典的聚类算法，在数据挖掘中具有重要地位。该算法通过将数据集划分为 K 个互斥的簇来实现分类目标，并以使每个样本与其所属簇中心之间的距离总和最小化。为了优化结果，在每次迭代过程中系统会根据当前的簇分布重新计算各簇的中心位置，并持续此过程直至收敛于稳定状态。

3.2 主成分分析（PCA）

主成分分析是一种常用的降维方法, 它利用线性变换将高维数据映射至低维空间. PCA 通过识别出能够最大限度地保留数据特征方向来实现降维度.

维，并将数据映射到具有最大方差的主成分上。

3.3 Apriori 算法

该算法在关联规则挖掘领域具有经典地位；它通过遍历数据集以识别频繁项集；并基于支持度与置信度生成相关联则

3.4 单元异常检测（One-Class SVM）

通常称单元异常检测为一种广泛应用的异常检测手段。它通过建立一个边界以区分不同类别的样例集合。在支持向量机（SVM）理论指导下工作，在高维特征空间中定位能够包容所有正常样例的空间范围。将输入数据映射至高维特征空间，在其中寻找到能包容所有正常样例的最小包围球。

4无监督学习应用案例

在之前的文章里阐述了无监督学习的概念、具体目标以及典型方法。本文将进一步研究无监督学习算法的应用实践，并深入分析其实际应用场景及其重要性

4.1 图像分割

图像是将视觉信息分解为具有意义单元的过程。无监督学习方法通过自动化视角识别并提取出物体、边界和纹理特征。其中一些常用的包括 K-means 和谱聚类算法。

4.2 文本聚类

文本聚类是完成对文本数据按照主题或内容进行分组的任务。被无监督学习算法帮助发现大量文本数据之间的相似性和相关性。常用的算法有基于词频计算生成TF-IDF特征向量并结合K均值聚类实现高效的数据分类。

4.3推荐系统

推荐系统的主要功能是根据用户的兴趣和互动记录,为用户提供定制化的内容选择包括但不限于商品、文章或音乐等。无监督学习算法通过分析用户的浏览行为与商品特征之间的关联性,在不同类别间建立映射关系,并实现精准的个性化推荐效果。常见的算法包括协同过滤和基于因子分解的方法。

4.4 异常检测

通过异常检测技术识别出不符合常规模式的数据样本，这些技术有助于我们发现潜在的技术故障、欺诈行为或不寻常活动。无监督学习方法能够基于数据建立正常的分布模型，并将那些偏离该模型较多的数据样本归类为异常值。例如，在实际应用中常用的一类方法包括单元型异常探测器和离群点识别器等技术手段。

4.5 数据压缩

数据压缩是一项旨在以更加浓缩的形式呈现大量信息的任务，在降低存储空间和传输成本方面发挥着重要作用。无监督学习算法通过降维技术能够将高维数据映射至低维空间并保持关键信息，并通过主成分分析（PCA）和自编码器等算法实现这一目标。

4.6 社交网络分析

通过分析社交网络中的关系、影响以及群体结构等特征来探索其运作机制。通过无监督学习算法能够从社交网络数据中提取隐藏模式并识别群体结构如社区识别、重要人物评估以及影响力传播等关键指标。常用的算法主要有谱聚类方法、PageRank模型以及标签传播技术。

4.7 声音和音频处理

声音和音频处理涵盖了对声音信号进行分析、识别以及合成等多种任务。无监督学习方法能够帮助我们自动提取声音特征并识别其相似性或模式，在语音识别、音乐分类以及音频合成等多个领域都有所应用。常见的算法主要包括聚类算法以及隐马尔可夫模型等技术方案

4.8 人脸识别

人脸识别涉及将人脸图像与其数据库中的已知身份进行匹配与识别的任务。无监督学习算法通过学习...来实现自动提取关键点与特征，并进而用于...的应用领域。主要的方法包括主成分分析（PCA）以及线性判别分析（LDA）等技术。

4.9 基因表达数据分析

基于基因表达数据分析的方法可用于探究基因在不同条件下的动态变化特征。通过无监督学习技术能够揭示复杂基因数据中的潜在结构及其内在关联性，并据此系统性地推导出相关生物学意义信息。具体而言，在实际应用中通常涉及的主要技术包括聚类分析以及差异表达分析的方法。

4.10 强化学习

强化 learning 是一种系统性的研究方法, 旨在指导智能体如何通过合理选择行为以最大化其在未来连续环境中积累的总奖励。无监督 learning 算法在强化 learning 中被广泛应用于探索复杂环境并估计潜在价值函数。例如, Q-learning 和基于深度神经网络的强化 learning 技术是无监督 learning 领域中的重要组成部分。

4. 总结

无监督学习属于机器学习领域的重要研究方向之一。
利用无监督学习技术，
我们能够从未标记的数据中识别出潜在的结构、模式以及规律。
本文详细阐述了无监督学习的概念、任务以及相关的常见算法与实例。