機(jī)器學(xué)習(xí)原理與實(shí)戰(zhàn)-無監(jiān)督學(xué)習(xí)

機(jī)器學(xué)習(xí)原理與實(shí)戰(zhàn)-無監(jiān)督學(xué)習(xí)匯報(bào)人：2024-01-01無監(jiān)督學(xué)習(xí)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(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)案例目錄無監(jiān)督學(xué)習(xí)概述01無監(jiān)督學(xué)習(xí)是指在沒有標(biāo)簽數(shù)據(jù)的情況下，讓機(jī)器通過學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的內(nèi)在規(guī)律和結(jié)構(gòu)，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類、聚類等任務(wù)的一種機(jī)器學(xué)習(xí)方法。無監(jiān)督學(xué)習(xí)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(jìn)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(chǎng)細(xì)分、用戶畫像、文本挖掘等領(lǐng)域，可以將用戶或數(shù)據(jù)按照相似性進(jìn)行分類，以便更好地理解用戶需求和市場(chǎng)趨勢(shì)。降維在圖像處理、自然語言處理等領(lǐng)域，可以通過降維技術(shù)降低數(shù)據(jù)的維度，提高處理速度和降低計(jì)算成本。無監(jiān)督學(xué)習(xí)的應(yīng)用場(chǎng)景無監(jiān)督學(xué)習(xí)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(gè)聚類，使得每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)與其所在聚類的質(zhì)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(diǎn)按照距離進(jìn)行層次分解，形成樹狀的聚類結(jié)構(gòu)。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(luò)模型，通過將輸入數(shù)據(jù)壓縮和編碼成低維表示，再?gòu)牡途S表示重構(gòu)出原始數(shù)據(jù)，實(shí)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(xué)習(xí)方法，通過將數(shù)據(jù)劃分為K個(gè)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(jì)算每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)與聚類中心之間的距離，將數(shù)據(jù)點(diǎn)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(gè)聚類的數(shù)據(jù)點(diǎn)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(fù)以下步驟直到聚類中心收斂2.更新每個(gè)聚類的中心為該聚類中所有數(shù)據(jù)點(diǎn)的平均值。隨機(jī)選擇K個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)作為初始聚類中心。1.將每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)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(jié)果。032.可以發(fā)現(xiàn)任何形狀的聚類。01優(yōu)點(diǎn)021.簡(jiǎn)單易實(shí)現(xiàn)，計(jì)算復(fù)雜度相對(duì)較低，適合處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集。算法優(yōu)缺點(diǎn)對(duì)異常值和噪聲具有較強(qiáng)的魯棒性。算法優(yōu)缺點(diǎn)缺點(diǎn)2.對(duì)初始聚類中心敏感，不同的初始值可能導(dǎo)致不同的聚類結(jié)果。3.對(duì)于非凸形狀的聚類或具有復(fù)雜結(jié)構(gòu)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(yù)先確定聚類數(shù)目K，這可能是一個(gè)主觀決策，且選擇不同的K值可能會(huì)得到不同的聚類結(jié)果。算法優(yōu)缺點(diǎn)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(dá)到最優(yōu)的聚類結(jié)果。層次聚類算法基于距離度量，將數(shù)據(jù)點(diǎn)按照距離遠(yuǎn)近進(jìn)行層次聚合，形成樹狀結(jié)構(gòu)。4.重復(fù)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(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)視為一個(gè)獨(dú)立的聚類。1.計(jì)算所有數(shù)據(jù)點(diǎn)之間的距離。3.按照距離最近的原則，將最近的兩個(gè)聚類合并成一個(gè)新的聚類。5.將樹狀結(jié)構(gòu)從上到下進(jìn)行剪枝，形成最終的聚類結(jié)果。算法步驟0103020405優(yōu)點(diǎn)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(yù)先設(shè)定。缺點(diǎn)計(jì)算復(fù)雜度高，時(shí)間復(fù)雜度為O(n^3)，其中n為數(shù)據(jù)點(diǎn)的數(shù)量；對(duì)參數(shù)敏感，不同的參數(shù)設(shè)置可能導(dǎo)致不同的聚類結(jié)果；無法處理非凸形狀的聚類。算法優(yōu)缺點(diǎn)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(xué)習(xí)方法，它通過線性變換將原始特征轉(zhuǎn)換為一組各維度線性無關(guān)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(shí)保留數(shù)據(jù)的主要特征，從而達(dá)到降維和簡(jiǎn)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(dòng)的方向上，從而保留了數(shù)據(jù)的主要特征。1.數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化：將原始數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化，使得每個(gè)特征的均值為0，標(biāo)準(zhǔn)差為1。01算法步驟2.計(jì)算協(xié)方差矩陣：計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)據(jù)的協(xié)方差矩陣。023.計(jì)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(gè)最大的特征值對(duì)應(yīng)的特征向量，構(gòu)成轉(zhuǎn)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(jiǎn)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(jié)構(gòu)。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(yīng)用。優(yōu)點(diǎn)PCA假設(shè)數(shù)據(jù)各維度之間是線性相關(guān)的，如果數(shù)據(jù)各維度之間存在非線性關(guān)系，PCA可能無法提取出數(shù)據(jù)的全部特征。此外，PCA對(duì)異常值比較敏感，異常值可能會(huì)對(duì)協(xié)方差矩陣的計(jì)算產(chǎn)生較大影響。缺點(diǎn)算法優(yōu)缺點(diǎn)無監(jiān)督學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)案例05總結(jié)詞通過無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法K-均值聚類，將電商用戶分為具有相似購(gòu)買行為的群體，有助于制定更精準(zhǔn)的營(yíng)銷策略。詳細(xì)描述在電商平臺(tái)上，用戶的行為和偏好各不相同。通過收集用戶的購(gòu)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(diǎn)和需求，制定個(gè)性化的營(yíng)銷策略，提高轉(zhuǎn)化率和用戶滿意度。K-均值聚類在電商用戶分群中的應(yīng)用層次聚類在社交網(wǎng)絡(luò)社區(qū)發(fā)現(xiàn)中的應(yīng)用利用層次聚類算法，在社交網(wǎng)絡(luò)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(jié)詞在社交網(wǎng)絡(luò)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(dòng)數(shù)據(jù)，如發(fā)帖、評(píng)論、點(diǎn)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(yàn)，提高社交網(wǎng)絡(luò)的參與度和活躍度。詳細(xì)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(xì)描述在處理高