无监督学习

理解机器学习

Hadrien Lacroix

Content Developer at DataCamp

无监督学习

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理解机器学习

无监督学习

  • 无监督学习 = 无目标列
    • 无指导
    • 查看整个数据集
    • 试图发现模式
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应用

聚类、关联和异常检测是无监督学习的子类

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聚类

突出显示聚类

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聚类示例

狗和猫

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物种聚类

按物种划分的狗和猫

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颜色聚类

按颜色划分的狗和猫

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来源聚类

按来源划分的狗和猫

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聚类模型

  • K-Means
    • 指定簇的数量
  • DBSCAN(基于密度的带噪声应用聚类):
    • 指定何为一个簇
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鸢尾花表

鸢尾花表

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K-Means(4 个簇)

四簇的鸢尾花聚类

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K-Means(3 个簇)

三簇的鸢尾花聚类

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真实标签

带图例的鸢尾花聚类

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异常检测

突出显示异常检测

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检测离群点

  • 异常检测 = 检测离群点
  • 离群点 = 与其余数据不同的观测
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离群点

离群点

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移除离群点

移除离群点

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异常检测的应用场景

  • 发现更快失效或更耐用的设备
  • 发现能欺骗系统的诈骗者
  • 发现能抵抗致命疾病的患者
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关联规则

突出显示关联

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关联规则

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