非监督学习有哪些

山大大♚ 2024-06-18 19:19:56
最佳回答
无学习(unsuperv**ed learning)是和监督学习相对的另一种主流机器学习的方法,我们知道监督学习解决的是“分类”和“回归”问题,而无监督学习解决的主要是“聚类(clustering)”问题。从无监督学习说起:算法模型有哪几种?监督学习通过对数据进行标注,来让机器学习到,比如:小曹多重多高就是胖纸,或者用身高体重等数据,来计算得到小曹的bmi系数;而无监督学习则没有任何的数据标注(超过多高算高,超过多重算胖),只有数据本身。比如:有一大群人,知道他们的身高体重,但是我们不告诉机器“胖”和“瘦”的评判标准,聚类就是让机器根据数据间的相似度,把这些人分成几个类别。那它是怎么实现的呢?怎么才能判断哪些数据属于一类呢?这是几种常见的主要用于无监督学习的算法。k均值(k-means)算法;自编码器(auto-encoder);主成分分析(principal component analys**)。k均值算法k均值算法有这么几步:从无监督学习说起:算法模型有哪几种?随机的选取k个中心点,代表k个类别;计算n个样本点和k个中心点之间的欧氏距离;将每个样本点划分到最近的(欧氏距离最小的)中心点类别中——迭代1;计算每个类别中样本点的均值,得到k个均值,将k个均值作为新的中心点——迭代2;重复234;得到收敛后的k个中心点(中心点不再变化)——迭代4。上面提到的欧氏距离(euclidean d**tance),又叫欧几里得距离,表示欧几里得空间中两点间的距离。我们初中学过的坐标系,就是二维的欧几里得空间,欧氏距离就是两点间的距离,三维同理,多维空间的计算方式和三维二维相同。 20210311
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