什么是无监督学习？

常见的无监督学习算法包括：

• K 值聚类：数据集划分为 K 个簇，每个簇由距离最近的质心（簇中心）和与该质心最接近的样本组成。
  
• 层次聚类：通过计算样本之间的距离或相似性，逐步将样本聚合成不同层次的簇。可以通过自上而下（分裂）或自下而上（凝聚）的方式构建层次聚类。
  
• 密度聚类：根据样本的密度来确定簇的边界，将高密度区域作为簇的中心，并将低密度区域作为簇之间的边界。
  
• 主成分分析：通过线性变换将高维数据映射到低维空间，以保留数据中的主要方差，常用于降维和数据可视化。
  
• 关联规则挖掘：发现数据中的关联规则或频繁项集，揭示数据中的相关性和关联关系。
  
• 自组织映射：通过将高维数据映射到低维的拓扑结构上，保留数据中的拓扑关系和聚类特征，常用于数据可视化和聚类分析。
  
• 高斯混合模型：将数据假设为由多个高斯分布组成的混合模型，通过最大似然估计来拟合数据的分布。

无监督学习具有以下几个特点：

• 无需标签：无监督学习不需要预先给定标签或目标输出，而是从无标签数据中自动发现模式和结构。这使得无监督学习适用于大量未标记的数据集，无需耗费大量的人工标注工作。
  
• 发现隐藏模式：无监督学习能够从数据中发现隐藏的模式、结构或关系，而这些模式可能是人类难以察觉的。通过聚类、降维、关联规则挖掘等技术，无监督学习可以揭示数据中的内在规律。
  
• 数据驱动：无监督学习是数据驱动的，它根据数据本身的分布和特征来进行学习和建模。无监督学习算法通过对数据的统计分析和挖掘，可自动从数据中学习并提取有用的信息。
  
• 探索性分析：无监督学习可以用作数据的探索性分析工具，帮助发现数据中的异常、离群点、聚类结构等。它能够提供对数据的洞察和理解，为后续的数据处理和决策提供支持。
  
• 应用广泛：无监督学习在各个领域有广泛的应用。它可以用于数据挖掘、模式识别、推荐系统、图像处理、自然语言处理等任务，为数据分析和决策提供重要的支持。

在无监督学习中，算法从无标签数据中发现模式和结构，而不需要预先给定标签或目标输出。以下是无监督学习处理无标签数据的一些常见方法：

• 聚类：聚类算法将数据集中的样本划分为不同的组或类别，使得同一组内的样本相似度较高，而不同组之间的样本相似度较低。
  
• 降维：降维技术用于将高维数据转换为低维表示，减少数据的复杂性和存储需求。
  
• 关联规则挖掘：关联规则挖掘算法用于发现数据中的关联规则或频繁项集，揭示数据中的相关性和关联关系。
  
• 异常检测：异常检测算法用于识别数据中的异常或离群点，发现与正常模式不符的数据样本。
  
• 自编码器：自编码器是一种神经网络模型，通过将输入数据压缩到低维编码，然后重构回原始数据，以学习数据的潜在表示。

无监督学习和深度学习是机器学习的两个重要分支，二者虽都属于无监督学习的范畴，但二者还是存在一定区别：

• 学习侧重点不同：无监督学习强调从无标签数据中发现模式和结构，而深度学习则是无监督学习的一种实现方式，通过深度神经网络来学习数据的表示和特征。
  
• 学习方法不同：无监督学习算法可以通过降维、自编码器等技术来学习数据的低维表示和重要特征；而深度学习通过深度神经网络的层次结构，可以自动学习数据的多层次特征表示。

无监督学习和有监督学习在目标、数据和学习方式等方面有明显的区别：

• 目标和数据：有监督学习的目标是通过已标记的训练数据来学习预测模型，其中每个样本都有对应的标签或目标输出；而无监督学习的目标是从无标签的数据中发现模式和结构，不需要预先给定标签或目标输出。
  
• 学习方式：有监督学习通过训练数据的输入特征和对应的标签之间的关系来学习模型，以预测未标记数据的标签。无监督学习则是通过对数据的分析和挖掘来学习数据的内在结构和模式，而不需要预先给定标签或目标输出。
  
• 样本和标签：有监督学习使用已标记的训练样本来学习模型，其中每个样本都有对应的标签或目标输出。无监督学习则使用无标签的数据来学习模型，没有明确的样本标签。
  
• 应用领域：有监督学习常用于分类、回归和预测等任务，如图像识别、文本分类和股票预测。无监督学习常用于聚类、降维和关联规则挖掘等任务，如用户分群、异常检测和数据可视化。