无监督学习：定义、工作原理、目的、用途和优势
Posted: Sun Jan 26, 2025 4:36 am
无监督学习是机器学习领域的一种强大方法，它使算法能够从未标记的数据中学习模式、结构和关系。无监督学习侧重于探索数据本身的固有结构和信息，而监督学习则在标记的示例上训练模型。无监督学习在提取见解、发现隐藏模式和理解未注释的数据集方面起着至关重要的作用。
学习是指人类或机器等实体通过经验、学习或实践获得知识、技能或理解的过程。学习涉及感知、吸收和保留信息的能力，以及利用这些信息进行适应、做出决策和解决问题的能力。
无监督学习分为多个阶段，从数据准备开始，然后是探索和表示阶段。接下来是聚类阶段，然后是模型训练和评估与解释阶段。
无监督学习的重要性在于它能够揭示未标记数据中的秘密模式和结构。无监督学习算法通过分析数据而不依赖预定义的标签或指导来揭示原始数据中未显现的潜在关系、集群和依赖关系。它可带来有价值的见解、新发现和对数据的更广泛理解，从而为决策提供信息并推动进一步的分析和探索。
无监督学习有多种用途。无监督学习有助于从未标记的数据中学习信息特征，从而改进监督学习模型。它通过将知识从一个领域转移到另一个领域，实现了领域适应。无监督学习对于数据预处理很有价值，包括数 自营职业数据库 据清理、归纳和异常值检测等任务。无监督学习它应用于聚类以将相似的数据点组合在一起。无监督学习技术有助于降维，减少高维数据集中的变量数量，同时保留基本信息。
无监督学习的优势在于能够从未标记的数据中学习、发现隐藏的模式和结构以及数据探索和预处理。无监督学习的优势在于它具有数据生成和增强、独立于人工标记的数据以及异常感知和异常值确定功能。
缺点是缺乏用于评估的标记数据、模糊性和主观性以及难以处理高维数据。无监督学习的缺点包括指导有限或学习目标明确、对数据预处理的敏感性以及可扩展性和计算复杂性。
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什么是无监督学习？
无监督学习是指一种机器学习形式，其中算法在没有明确指导或标记样本的情况下学习数据集中的模式、结构或关系。无监督学习下的算法会分析信息并确定内在模式或集合，而无需事先了解首选结果。无监督学习的主要目的是找到数据的底层格式或分配。无监督学习有助于发现以前未见过的模式、相似性或异常。无监督学习它经常用于探索性数据分析、数据可视化和数据预处理活动。
无监督学习的另一个术语是什么？
无监督学习的另一个术语是“自监督”学习。“自监督学习”一词强调了这样一种观点，即学习方法由数据本身驱动，不依赖于人工注释者提供的明确标记。自监督学习利用未标记数据中的固有格式、模式或关系来创建监督标志，而不是使用标记信息。
自监督学习算法通常会提出使用未标记数据解决的借口任务或补充目标。人工智能通过教导模型设想数据的某些方面（例如预测图像的缺失部分或预测句子中的下一个单词），从数据中学习有意义的术语或组成部分，而无需明确的注释。
自监督学习的使用已在计算机视觉、自然语言处理和音频处理等不同学科中显示出良好的效果。自监督学习它使人工智能能够理解有用的表示，并在使用较小的标记数据集微调特定的下游任务之前充当预训练步骤。
无监督学习如何工作？
无监督学习需要经过多个阶段才能完成。
数据准备是第一步，其中需要收集和预处理数据集。数据准备包括删除任何不相关或冗余的特征、处理缺失值以及确保数据采用适合分析的格式。
接下来是 探索 和 表示，其中无监督学习算法会分析数据集以发现模式或关系。探索涉及各种技术，例如聚类或降维。
聚类是指算法根据特征相似性将相似的数据点分组。该算法识别数据中的簇或组，旨在最大化每个簇内数据点的相似性并最小化不同簇之间的相似性。降维技术旨在减少输入特征的数量，同时保留重要信息。该算法找到数据的低维表示，以捕捉其基本结构或方差。
探索或表示步骤完成后，模型训练就开始了，无监督学习算法根据识别的模式或降低的维度来训练模型。该算法调整其参数或内部表示以最好地捕捉数据的结构。
由于无监督学习算法没有明确的评估目标输出，因此需要进行评估和解释。评估通常使用内在指标进行，或者评估结果的质量通常需要人工分析和领域专业知识。
应用和洞察是最后的步骤，因为学习到的模式、集群或简化表示应用于各种任务或用于洞察数据。应用和洞察它涉及异常检测、数据可视化、推荐系统或其他下游应用等任务。
无监督学习是否涉及目标变量的预测？
不，无监督学习不涉及目标变量的预测。无监督学习专注于在数据中定位模式、配置或关联，没有直接指导或数据标签点，与监督学习相反，在监督学习中，算法从标记的样本中获得理解，以预见明确的目标变量。
无监督学习中的算法会调查数据，并根据输入属性找到内部模式或集群。其目的是理解数据的基本形式或分布，而不是对特定目标变量进行预测。
聚类和降维是无监督学习策略的例子，它们不需要带有标签的数据进行训练。它们依靠数据的基本属性来揭示潜在模式或降低特征空间的空间性。
即使无监督学习不涉及预测目标变量，发现的模式或表示形式对未来的任务也是有益的。例如，聚类中的可比数据根据其属性进行联合分组，这有助于理解数据的自然分组。降维中的简化表示可用于可视化或作为后续算法的输入。
无监督学习是否依赖标记数据进行训练？
不，无监督学习不依赖标记数据进行训练。无监督学习涉及使用未标记数据，未标记数据是指缺乏明确目标或输出值的数据。无监督学习算法的主要目标是在不依赖预定义标签的情况下识别数据中的模式、结构或关系。
这些算法仅根据输入特征深入研究数据的固有特性。它们在训练过程中无法访问预先确定的目标变量。它们专注于揭示数据的固有结构或分布，而无需任何明确的指导。
当标记数据稀缺或主要目标是探索和理解数据的底层结构时，无监督学习尤其有价值。它能够实现数据驱动的洞察力并发现通过人工检查立即显现的模式。
无监督学习的主要目的是什么？
无监督学习的主要目的是作为一种工具，在不依赖标记或预分类数据的情况下，在数据集内定位模式、系统和连接。无监督学习专注于从未标记的数据中提取有意义的见解，而监督学习则从标记的示例中学习以建立输入输出映射。
无监督学习算法的目标是揭示数据中固有的配置和分组，例如集群或模式，这些配置和分组是没有先验熟悉度或方向的。无监督学习通过识别数据点之间的相似性、差异性或共性，可以发现隐藏的见解、识别未知模式、检测异常或压缩数据。
无监督学习中常用的技术包括层次聚类、k 均值聚类等聚类算法以及基于密度的聚类。降维方法（例如主成分分析 (PCA) 和 t-SNE（t 分布随机邻域嵌入））经常用于提取基本特征或降低数据复杂性。
为什么无监督学习在机器学习中很重要？
无监督学习在机器学习中非常重要，因为它有很多好处。
无监督学习算法使人们能够在没有现有知识或带标签的示例的情况下探索和分析庞大的数据集，从而实现数据探索和模式发现。这些算法有助于揭示数据中隐藏的模式、结构和联系。人们通过识别模式，获得对数据的宝贵见解，理解其潜在分布，并做出明智的决策。
当使用无监督学习来确定数据集中的异常或离群值时，就会获得异常检测。无监督算法通过学习数据的正常行为来标记明显偏离常态的实例。异常检测可应用于欺诈检测、网络入侵和质量控制等。
数据预处理和特征工程是无监督学习在机器学习中重要的其他优势。无监督学习技术经常用于机器学习流程的预处理阶段。它们有助于完成数据清理、降维和特征提取等任务。无监督学习通过降低数据的维数或将其转换为更合适的表示来提高后续监督学习算法的效率和有效性。
聚类和分割是通过无监督学习实现的，无监督学习通常用于聚类，即根据相同的数据点的内在属性将它们分组在一起。聚类技术可用于市场细分、客户分析、图像分割和文档组织等。它们允许个人在数据集中搜索有意义的子组，而无需事先了解这些组。
推荐系统之所以存在，是因为无监督学习方法是其基础，在电子商务、在线流媒体和内容平台中非常普遍。算法会分析用户行为和模式，将具有相似偏好的用户分组并提供个性化推荐。协同过滤等技术依靠无监督学习来识别相似的用户或项目。
生成式建模之所以产生，是因为无监督学习对于生成式建模任务至关重要，其目标是学习数据的底层概率分布。生成式模型通过从没有标签的示例中学习来生成与原始数据分布相似的新样本。生成式模型可用于图像合成、文本生成和数据增强。
无监督学习算法的类型有哪些？
无监督学习算法是一种机器学习算法，可从未标记的数据中学习模式、结构或连接。无监督学习算法处理未注释的数据，旨在提取没有明确指示的有意义的信息。无监督学习算法可分为两类问题，有几种类型的无监督学习可以解决这些问题。
无监督学习算法的类型如下。
聚类：聚类是无监督学习中的一个基本概念，其中数据点根据其固有属性或特性进行分组。该算法无需预定义的类标签即可识别数据中的自然聚类或模式。它通过最大化聚类内的相似性并最小化不同聚类之间的相似性来帮助数据探索、模式识别、异常检测和数据压缩。
关联规则：关联规则是无监督学习算法用来发现数据集中变量之间关系的一种技术。这些规则确定项目或属性之间的惯例或依赖关系，而不依赖于预定义的类标签。该算法检查元素的存在、缺失和共现，以识别频繁项集并生成具有前因和后果的关联规则。关联规则可用于市场篮子分析、决策、推荐系统和数据探索，有助于交叉销售、知识发现和模式识别。
1. 聚类
聚类是无监督学习算法中的一个基本概念。聚类涉及根据数据点的固有属性或特性对相同的数据点进行分组。该概念有助于在特定数据集中精确定位自然聚类或模式，而无需预定义的类标签或目标值。
聚类算法检查数据并根据相似性或彼此之间的距离将数据点分配到单独的聚类中。目标是最大化聚类内的相似性并最小化不同聚类之间的相似性。该算法通常会迭代调整聚类分配，直到达到最佳解决方案。聚类很重要，因为它具有数据探索、模式识别、异常检测和数据压缩功能。
2.关联规则
关联规则是无监督学习算法采用的一种技术，用于发现数据集中变量之间的有趣关系或关联。关联规则旨在识别不同项目或属性之间的模式或依赖关系，而不依赖于预定义的类标识符或目标变量。
关联规则挖掘中的算法调查交易或观察中元素或品质的存在、缺失和共现。该算法试图识别数据集中频繁出现的频繁项集或项目组合。关联原则源自频繁项目组合，以指示某些项目一起出现的可能性。
联想原则包括谓词（或前提）和结果（或结论）。它们经常被表达为“如果前因>则结果>”。前因是作为条件的事物或特征，而结果则是预测或与前因相关联的事物或特征。
关联规则有两个直接阶段，即频繁项集的生成和规则生成。频繁项集的生成是在算法检查数据集以确定经常一起出现的项集时完成的，通常采用支持度或置信度等指标。规则生成是在算法通过考虑各种阈值或指标（例如最小支持度和最小置信度）从频繁项集中生成关联规则时完成的。
关联规则对于无监督学习至关重要，因为它们具有市场篮子分析、决策、交叉销售和推荐系统以及数据探索和知识发现。
学习是指人类或机器等实体通过经验、学习或实践获得知识、技能或理解的过程。学习涉及感知、吸收和保留信息的能力，以及利用这些信息进行适应、做出决策和解决问题的能力。
无监督学习分为多个阶段，从数据准备开始，然后是探索和表示阶段。接下来是聚类阶段，然后是模型训练和评估与解释阶段。
无监督学习的重要性在于它能够揭示未标记数据中的秘密模式和结构。无监督学习算法通过分析数据而不依赖预定义的标签或指导来揭示原始数据中未显现的潜在关系、集群和依赖关系。它可带来有价值的见解、新发现和对数据的更广泛理解，从而为决策提供信息并推动进一步的分析和探索。
无监督学习有多种用途。无监督学习有助于从未标记的数据中学习信息特征，从而改进监督学习模型。它通过将知识从一个领域转移到另一个领域，实现了领域适应。无监督学习对于数据预处理很有价值，包括数 自营职业数据库 据清理、归纳和异常值检测等任务。无监督学习它应用于聚类以将相似的数据点组合在一起。无监督学习技术有助于降维，减少高维数据集中的变量数量，同时保留基本信息。
无监督学习的优势在于能够从未标记的数据中学习、发现隐藏的模式和结构以及数据探索和预处理。无监督学习的优势在于它具有数据生成和增强、独立于人工标记的数据以及异常感知和异常值确定功能。
缺点是缺乏用于评估的标记数据、模糊性和主观性以及难以处理高维数据。无监督学习的缺点包括指导有限或学习目标明确、对数据预处理的敏感性以及可扩展性和计算复杂性。
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什么是无监督学习？
无监督学习是指一种机器学习形式，其中算法在没有明确指导或标记样本的情况下学习数据集中的模式、结构或关系。无监督学习下的算法会分析信息并确定内在模式或集合，而无需事先了解首选结果。无监督学习的主要目的是找到数据的底层格式或分配。无监督学习有助于发现以前未见过的模式、相似性或异常。无监督学习它经常用于探索性数据分析、数据可视化和数据预处理活动。
无监督学习的另一个术语是什么？
无监督学习的另一个术语是“自监督”学习。“自监督学习”一词强调了这样一种观点，即学习方法由数据本身驱动，不依赖于人工注释者提供的明确标记。自监督学习利用未标记数据中的固有格式、模式或关系来创建监督标志，而不是使用标记信息。
自监督学习算法通常会提出使用未标记数据解决的借口任务或补充目标。人工智能通过教导模型设想数据的某些方面（例如预测图像的缺失部分或预测句子中的下一个单词），从数据中学习有意义的术语或组成部分，而无需明确的注释。
自监督学习的使用已在计算机视觉、自然语言处理和音频处理等不同学科中显示出良好的效果。自监督学习它使人工智能能够理解有用的表示，并在使用较小的标记数据集微调特定的下游任务之前充当预训练步骤。
无监督学习如何工作？
无监督学习需要经过多个阶段才能完成。
数据准备是第一步，其中需要收集和预处理数据集。数据准备包括删除任何不相关或冗余的特征、处理缺失值以及确保数据采用适合分析的格式。
接下来是 探索 和 表示，其中无监督学习算法会分析数据集以发现模式或关系。探索涉及各种技术，例如聚类或降维。
聚类是指算法根据特征相似性将相似的数据点分组。该算法识别数据中的簇或组，旨在最大化每个簇内数据点的相似性并最小化不同簇之间的相似性。降维技术旨在减少输入特征的数量，同时保留重要信息。该算法找到数据的低维表示，以捕捉其基本结构或方差。
探索或表示步骤完成后，模型训练就开始了，无监督学习算法根据识别的模式或降低的维度来训练模型。该算法调整其参数或内部表示以最好地捕捉数据的结构。
由于无监督学习算法没有明确的评估目标输出，因此需要进行评估和解释。评估通常使用内在指标进行，或者评估结果的质量通常需要人工分析和领域专业知识。
应用和洞察是最后的步骤，因为学习到的模式、集群或简化表示应用于各种任务或用于洞察数据。应用和洞察它涉及异常检测、数据可视化、推荐系统或其他下游应用等任务。
无监督学习是否涉及目标变量的预测？
不，无监督学习不涉及目标变量的预测。无监督学习专注于在数据中定位模式、配置或关联，没有直接指导或数据标签点，与监督学习相反，在监督学习中，算法从标记的样本中获得理解，以预见明确的目标变量。
无监督学习中的算法会调查数据，并根据输入属性找到内部模式或集群。其目的是理解数据的基本形式或分布，而不是对特定目标变量进行预测。
聚类和降维是无监督学习策略的例子，它们不需要带有标签的数据进行训练。它们依靠数据的基本属性来揭示潜在模式或降低特征空间的空间性。
即使无监督学习不涉及预测目标变量，发现的模式或表示形式对未来的任务也是有益的。例如，聚类中的可比数据根据其属性进行联合分组，这有助于理解数据的自然分组。降维中的简化表示可用于可视化或作为后续算法的输入。
无监督学习是否依赖标记数据进行训练？
不，无监督学习不依赖标记数据进行训练。无监督学习涉及使用未标记数据，未标记数据是指缺乏明确目标或输出值的数据。无监督学习算法的主要目标是在不依赖预定义标签的情况下识别数据中的模式、结构或关系。
这些算法仅根据输入特征深入研究数据的固有特性。它们在训练过程中无法访问预先确定的目标变量。它们专注于揭示数据的固有结构或分布，而无需任何明确的指导。
当标记数据稀缺或主要目标是探索和理解数据的底层结构时，无监督学习尤其有价值。它能够实现数据驱动的洞察力并发现通过人工检查立即显现的模式。
无监督学习的主要目的是什么？
无监督学习的主要目的是作为一种工具，在不依赖标记或预分类数据的情况下，在数据集内定位模式、系统和连接。无监督学习专注于从未标记的数据中提取有意义的见解，而监督学习则从标记的示例中学习以建立输入输出映射。
无监督学习算法的目标是揭示数据中固有的配置和分组，例如集群或模式，这些配置和分组是没有先验熟悉度或方向的。无监督学习通过识别数据点之间的相似性、差异性或共性，可以发现隐藏的见解、识别未知模式、检测异常或压缩数据。
无监督学习中常用的技术包括层次聚类、k 均值聚类等聚类算法以及基于密度的聚类。降维方法（例如主成分分析 (PCA) 和 t-SNE（t 分布随机邻域嵌入））经常用于提取基本特征或降低数据复杂性。
为什么无监督学习在机器学习中很重要？
无监督学习在机器学习中非常重要，因为它有很多好处。
无监督学习算法使人们能够在没有现有知识或带标签的示例的情况下探索和分析庞大的数据集，从而实现数据探索和模式发现。这些算法有助于揭示数据中隐藏的模式、结构和联系。人们通过识别模式，获得对数据的宝贵见解，理解其潜在分布，并做出明智的决策。
当使用无监督学习来确定数据集中的异常或离群值时，就会获得异常检测。无监督算法通过学习数据的正常行为来标记明显偏离常态的实例。异常检测可应用于欺诈检测、网络入侵和质量控制等。
数据预处理和特征工程是无监督学习在机器学习中重要的其他优势。无监督学习技术经常用于机器学习流程的预处理阶段。它们有助于完成数据清理、降维和特征提取等任务。无监督学习通过降低数据的维数或将其转换为更合适的表示来提高后续监督学习算法的效率和有效性。
聚类和分割是通过无监督学习实现的，无监督学习通常用于聚类，即根据相同的数据点的内在属性将它们分组在一起。聚类技术可用于市场细分、客户分析、图像分割和文档组织等。它们允许个人在数据集中搜索有意义的子组，而无需事先了解这些组。
推荐系统之所以存在，是因为无监督学习方法是其基础，在电子商务、在线流媒体和内容平台中非常普遍。算法会分析用户行为和模式，将具有相似偏好的用户分组并提供个性化推荐。协同过滤等技术依靠无监督学习来识别相似的用户或项目。
生成式建模之所以产生，是因为无监督学习对于生成式建模任务至关重要，其目标是学习数据的底层概率分布。生成式模型通过从没有标签的示例中学习来生成与原始数据分布相似的新样本。生成式模型可用于图像合成、文本生成和数据增强。
无监督学习算法的类型有哪些？
无监督学习算法是一种机器学习算法，可从未标记的数据中学习模式、结构或连接。无监督学习算法处理未注释的数据，旨在提取没有明确指示的有意义的信息。无监督学习算法可分为两类问题，有几种类型的无监督学习可以解决这些问题。
无监督学习算法的类型如下。
聚类：聚类是无监督学习中的一个基本概念，其中数据点根据其固有属性或特性进行分组。该算法无需预定义的类标签即可识别数据中的自然聚类或模式。它通过最大化聚类内的相似性并最小化不同聚类之间的相似性来帮助数据探索、模式识别、异常检测和数据压缩。
关联规则：关联规则是无监督学习算法用来发现数据集中变量之间关系的一种技术。这些规则确定项目或属性之间的惯例或依赖关系，而不依赖于预定义的类标签。该算法检查元素的存在、缺失和共现，以识别频繁项集并生成具有前因和后果的关联规则。关联规则可用于市场篮子分析、决策、推荐系统和数据探索，有助于交叉销售、知识发现和模式识别。
1. 聚类
聚类是无监督学习算法中的一个基本概念。聚类涉及根据数据点的固有属性或特性对相同的数据点进行分组。该概念有助于在特定数据集中精确定位自然聚类或模式，而无需预定义的类标签或目标值。
聚类算法检查数据并根据相似性或彼此之间的距离将数据点分配到单独的聚类中。目标是最大化聚类内的相似性并最小化不同聚类之间的相似性。该算法通常会迭代调整聚类分配，直到达到最佳解决方案。聚类很重要，因为它具有数据探索、模式识别、异常检测和数据压缩功能。
2.关联规则
关联规则是无监督学习算法采用的一种技术，用于发现数据集中变量之间的有趣关系或关联。关联规则旨在识别不同项目或属性之间的模式或依赖关系，而不依赖于预定义的类标识符或目标变量。
关联规则挖掘中的算法调查交易或观察中元素或品质的存在、缺失和共现。该算法试图识别数据集中频繁出现的频繁项集或项目组合。关联原则源自频繁项目组合，以指示某些项目一起出现的可能性。
联想原则包括谓词（或前提）和结果（或结论）。它们经常被表达为“如果前因>则结果>”。前因是作为条件的事物或特征，而结果则是预测或与前因相关联的事物或特征。
关联规则有两个直接阶段，即频繁项集的生成和规则生成。频繁项集的生成是在算法检查数据集以确定经常一起出现的项集时完成的，通常采用支持度或置信度等指标。规则生成是在算法通过考虑各种阈值或指标（例如最小支持度和最小置信度）从频繁项集中生成关联规则时完成的。
关联规则对于无监督学习至关重要，因为它们具有市场篮子分析、决策、交叉销售和推荐系统以及数据探索和知识发现。