无监督学习算法
无监督学习概述
无监督学习是机器学习中不需要标签数据的学习方法，主要用于发现数据中的隐藏模式和结构。主要包括聚类、降维和关联规则学习等。
聚类分析
- 目标：发现数据分组
- 应用：客户分群、图像分割
- 算法：K-means、DBSCAN
降维技术
- 目标：减少特征维度
- 应用：数据可视化、特征提取
- 算法：PCA、t-SNE
关联规则
- 目标：发现数据关联
- 应用：推荐系统、购物篮分析
- 算法：Apriori、FP-Growth
常用算法详解
1. K-means聚类
通过迭代优化将数据点分配到最近的聚类中心
- 原理：最小化类内距离
- 优点：简单高效、可扩展性强
- 缺点：需要预先指定K值
- 应用：客户分群、图像分割
2. 主成分分析(PCA)
通过线性变换将高维数据投影到低维空间
- 原理：最大化方差
- 优点：降维效果好、可解释性强
- 缺点：只能处理线性关系
- 应用：特征提取、数据可视化
3. DBSCAN聚类
基于密度的聚类算法，可以发现任意形状的聚类
- 原理：基于密度可达性
- 优点：无需指定聚类数、可发现噪声
- 缺点：对参数敏感
- 应用：异常检测、空间数据分析