非監督式學習:基礎

Python 中的叢集分析

Shaumik Daityari

Business Analyst

日常例子:Google News

  • Google News 如何分類文章?
  • 非監督式學習演算法:分群
  • 比對文章中的高頻詞以找出相似度

Python 中的叢集分析

有標籤與無標籤資料

無標籤資料

  • 點 1: (1, 2)
  • 點 2: (2, 2)
  • 點 3: (3, 1)

有標籤資料

  • 點 1: (1, 2),標籤:危險區
  • 點 2: (2, 2),標籤:正常區
  • 點 3: (3, 1),標籤:正常區
Python 中的叢集分析

什麼是非監督式學習?

  • 一群在資料中找出模式的機器學習演算法
  • 這些演算法使用的資料未被標記、分類或描述
  • 目標是解讀資料中的結構
  • 常見演算法:分群、神經網路、異常偵測
Python 中的叢集分析

什麼是分群?

  • 將具相似特徵的項目分組的過程
  • 同一群內的項目彼此更相似,與其他群相比
  • 例:2D 平面上點與點的距離
Python 中的叢集分析

為分群繪圖:寶可夢出沒點

from matplotlib import pyplot as plt
x_coordinates = [80, 93, 86, 98, 86, 9, 15, 3, 10, 20, 44, 56, 49, 62, 44]
y_coordinates = [87, 96, 95, 92, 92, 57, 49, 47, 59, 55, 25, 2, 10, 24, 10]
plt.scatter(x_coordinates, y_coordinates)
plt.show()
Python 中的叢集分析

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接下來——來做點練習

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