无监督学习
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无监督学习
定义
无监督学习是一种机器学习方法，模型在训练过程中并不依赖于带标签的数据。相反，算法会自动从数据中发现结构或模式。这种方法用于数据中没有明确标签的场景。
原理
在无监督学习中，输入数据没有标签，模型的目标是从数据中找出潜在的结构、规律或类别。常见的无监督学习任务包括聚类和降维。
类型
- 聚类：将数据分成不同的组或类别，使得同一组中的数据彼此相似，而不同组的数据差异较大。
- 示例：K-means、层次聚类（Hierarchical Clustering）、DBSCAN 等。
- 降维：将高维数据映射到低维空间，保留尽可能多的信息，同时减少数据的复杂度。
- 示例：主成分分析（PCA）、t-SNE、线性判别分析（LDA）等。
训练过程
- 数据集准备：收集没有标签的输入数据。
- 模型选择：选择适合任务的无监督学习算法。
- 训练：根据数据的结构特征训练模型，提取模式或关系。
- 分析：分析模型的输出结果，评估是否能有效发现数据中的模式。
优势
- 不需要人工标注数据，适用于没有标签的海量数据。
- 可以用于发现数据中的潜在结构或规律。
局限性
- 结果往往不如监督学习直接，因为没有明确的评估标准。
- 对数据质量和特征的依赖性较强，结果可能受到噪声影响较大。