《無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)》課件

《無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)》PPT課件無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)的定義與重要性無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)的基本方法無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)的常見(jiàn)算法無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)的挑戰(zhàn)與未來(lái)發(fā)展無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)的實(shí)際應(yīng)用案例contents目錄01無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)的定義與重要性總結(jié)詞無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)是一種機(jī)器學(xué)習(xí)的方法，它利用無(wú)標(biāo)簽數(shù)據(jù)進(jìn)行模型訓(xùn)練，以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的內(nèi)在結(jié)構(gòu)和規(guī)律。詳細(xì)描述無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)通過(guò)學(xué)習(xí)輸入數(shù)據(jù)的內(nèi)在結(jié)構(gòu)和模式，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類(lèi)、聚類(lèi)、降維等處理，而不需要人工標(biāo)注或標(biāo)簽。這種方法在處理大量未標(biāo)記數(shù)據(jù)時(shí)非常有用，可以自動(dòng)地從數(shù)據(jù)中提取有用的信息。無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)的定義總結(jié)詞無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)在許多領(lǐng)域都具有重要的應(yīng)用價(jià)值，例如數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器視覺(jué)、自然語(yǔ)言處理等。詳細(xì)描述無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)能夠處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集，發(fā)現(xiàn)隱藏在數(shù)據(jù)中的模式和規(guī)律，對(duì)于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的決策和預(yù)測(cè)具有重要意義。此外，無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)還可以用于異常檢測(cè)、推薦系統(tǒng)、降維等領(lǐng)域，為許多實(shí)際問(wèn)題提供了有效的解決方案。無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)的重要性總結(jié)詞無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)在許多實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景中都有廣泛的應(yīng)用，例如社交網(wǎng)絡(luò)分析、市場(chǎng)細(xì)分、圖像識(shí)別等。詳細(xì)描述在社交網(wǎng)絡(luò)分析中，無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)可以用于發(fā)現(xiàn)社區(qū)結(jié)構(gòu)和用戶行為模式。在市場(chǎng)細(xì)分中，無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)可以對(duì)客戶進(jìn)行分類(lèi)和聚類(lèi)，以實(shí)現(xiàn)更精準(zhǔn)的市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)。在圖像識(shí)別中，無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)可以通過(guò)降維和聚類(lèi)等方法對(duì)圖像進(jìn)行特征提取和分類(lèi)，提高圖像識(shí)別的準(zhǔn)確率。無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)的應(yīng)用場(chǎng)景02無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)的基本方法

聚類(lèi)算法K-means聚類(lèi)通過(guò)迭代方式將數(shù)據(jù)劃分為K個(gè)聚類(lèi)，使得每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)與其所在聚類(lèi)的中心點(diǎn)之間的距離之和最小。DBSCAN聚類(lèi)基于密度的聚類(lèi)方法，通過(guò)不斷擴(kuò)展高密度區(qū)域來(lái)形成聚類(lèi)。層次聚類(lèi)通過(guò)不斷合并或分裂數(shù)據(jù)點(diǎn)來(lái)形成聚類(lèi)，最終形成一個(gè)層次結(jié)構(gòu)。01通過(guò)線性變換將高維數(shù)據(jù)投影到低維空間，同時(shí)保留數(shù)據(jù)的主要特征。主成分分析（PCA）02通過(guò)非線性變換將高維數(shù)據(jù)嵌入到低維空間，保留數(shù)據(jù)的局部和全局結(jié)構(gòu)。t-分布鄰域嵌入算法（t-SNE）03通過(guò)投影將高維數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為低維空間，同時(shí)使得同類(lèi)數(shù)據(jù)點(diǎn)盡可能接近，異類(lèi)數(shù)據(jù)點(diǎn)盡可能遠(yuǎn)離。線性判別分析（LDA）降維算法通過(guò)挖掘頻繁項(xiàng)集來(lái)發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)集中的關(guān)聯(lián)規(guī)則。頻繁項(xiàng)集挖掘通過(guò)評(píng)分函數(shù)對(duì)關(guān)聯(lián)規(guī)則進(jìn)行評(píng)估，以確定規(guī)則的置信度和支持度。關(guān)聯(lián)規(guī)則評(píng)分通過(guò)提升方法將關(guān)聯(lián)規(guī)則學(xué)習(xí)與其他機(jī)器學(xué)習(xí)算法相結(jié)合，以提高分類(lèi)和預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性。提升方法關(guān)聯(lián)規(guī)則學(xué)習(xí)03無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)的常見(jiàn)算法一種常見(jiàn)的無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，用于將數(shù)據(jù)集劃分為K個(gè)聚類(lèi)。K-means算法通過(guò)迭代過(guò)程將數(shù)據(jù)集劃分為K個(gè)聚類(lèi)，每個(gè)聚類(lèi)由其質(zhì)心（即聚類(lèi)中心）表示。算法開(kāi)始時(shí)隨機(jī)選擇K個(gè)點(diǎn)作為質(zhì)心，然后迭代地將每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)分配給最近的質(zhì)心，并重新計(jì)算質(zhì)心位置，直到達(dá)到收斂條件。K-means聚類(lèi)算法一種自底向上的聚類(lèi)方法，通過(guò)不斷合并小聚類(lèi)形成大聚類(lèi)。層次聚類(lèi)算法從每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)作為一個(gè)單獨(dú)的聚類(lèi)開(kāi)始，然后按照某種距離度量（如歐氏距離）將這些聚類(lèi)合并成更大的聚類(lèi)，直到滿足終止條件（如達(dá)到預(yù)設(shè)的聚類(lèi)數(shù)量或達(dá)到某個(gè)距離閾值）。層次聚類(lèi)算法一種降維技術(shù)，通過(guò)線性變換將原始特征轉(zhuǎn)換為新的特征。PCA通過(guò)找到一個(gè)正交變換，將原始特征空間轉(zhuǎn)換為新的特征空間，其中新特征的方差最大。這有助于去除原始特征中的冗余信息，降低數(shù)據(jù)的維度，同時(shí)保留最重要的特征。主成分分析（PCA）用于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)集中項(xiàng)集之間的關(guān)聯(lián)規(guī)則的算法。關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘是用于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)集中項(xiàng)集之間的有趣關(guān)系的一種方法。Apriori算法是一種流行的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法，它使用先驗(yàn)知識(shí)來(lái)生成候選項(xiàng)集，并使用支持度和置信度度量來(lái)過(guò)濾出有趣的關(guān)聯(lián)規(guī)則。關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法（如Apriori）04無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)的挑戰(zhàn)與未來(lái)發(fā)展去除異常值、缺失值和重復(fù)值，確保數(shù)據(jù)質(zhì)量。數(shù)據(jù)清洗從大量特征中篩選出與目標(biāo)變量最相關(guān)的特征，降低維度。特征選擇將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為適合算法處理的格式，如矩陣或向量。數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)預(yù)處理與特征選擇衡量算法預(yù)測(cè)結(jié)果的正確率。準(zhǔn)確率評(píng)估分類(lèi)算法的查全率和查準(zhǔn)率。召回率與精確率評(píng)估分類(lèi)算法的分類(lèi)性能。AUC-ROC使用輪廓系數(shù)、Calinski-Harabasz指數(shù)等指標(biāo)評(píng)估聚類(lèi)效果。聚類(lèi)效果評(píng)估評(píng)估無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法的性能降維與可視化利用深度聚類(lèi)算法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行自動(dòng)分類(lèi)。聚類(lèi)分析異常檢測(cè)生成模型01020403利用深度生成模型生成新的數(shù)據(jù)樣本。利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)對(duì)高維數(shù)據(jù)進(jìn)行降維處理，并可視化結(jié)果。利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)檢測(cè)數(shù)據(jù)中的異常值和離群點(diǎn)。無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)在深度學(xué)習(xí)中的應(yīng)用05無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)的實(shí)際應(yīng)用案例無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法可以用于分析電商用戶的購(gòu)買(mǎi)記錄、瀏覽歷史等數(shù)據(jù)，挖掘用戶的購(gòu)買(mǎi)習(xí)慣、興趣偏好等信息，幫助電商企業(yè)更好地理解用戶需求，優(yōu)化產(chǎn)品推薦和營(yíng)銷(xiāo)策略。用戶行為分析通過(guò)無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，可以檢測(cè)出異常購(gòu)買(mǎi)行為，如大量購(gòu)買(mǎi)同一商品、短時(shí)間內(nèi)多次購(gòu)買(mǎi)等，有助于及時(shí)發(fā)現(xiàn)并預(yù)防欺詐行為。異常檢測(cè)電商用戶行為分析無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法可以用于社交網(wǎng)絡(luò)分析，通過(guò)分析用戶之間的互動(dòng)關(guān)系，發(fā)現(xiàn)不同的社區(qū)或群體，有助于理解用戶群體的興趣和行為特征。通過(guò)無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，可以對(duì)社交網(wǎng)絡(luò)中的用戶影響力進(jìn)行排名，幫助企業(yè)找到具有影響力的關(guān)鍵用戶，進(jìn)行精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)和推廣。社交網(wǎng)絡(luò)分析影響力排名社區(qū)發(fā)現(xiàn)圖像識(shí)別與分類(lèi)圖像聚類(lèi)無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法可以