导语：上一节我们详细探索监督学习的进阶应用，详情可见：

学习>机器学习基础（三）监督学习的进阶探索-CSDN博客文章浏览阅读296次，点赞13次，收藏11次。监督学习作为学习>机器学习的一个主要分支，专注于从带有标签的数据中学习和建立预测模型。这些模型可以预测新数据的标签，广泛应用于各种行业和领域，从简单的邮件分类到复杂的医疗诊断。https://blog.csdn.net/qq_52213943/article/details/136173870?spm=1001.2014.3001.5501        这一节，我们将详细探索非监督学习的进阶应用。

目录

非监督学习

聚类算法

K-均值聚类(K-Means Clustering)

层次聚类(Hierarchical Clustering)

DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）

聚类算法的比较

降维概述

主成分分析（PCA）

线性判别分析（LDA）

t-分布随机邻域嵌入（t-SNE）

降维技术的比较

关联规则学习

关键概念

常用算法

应用实例

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非监督学习

        非监督学习像一位探险家，挖掘未标记数据的未知领域。它不依赖预先定义的类别或标签，而是试图揭示数据自身的结构和关系。这种学习方式在处理复杂数据集时尤其有价值，因为它能发现人类可能未曾预见的模式和联系。

聚类算法

        聚类算法是一种重要的非监督学习技术，它旨在将数据集中的样本分组成若干个簇，使得同一簇内的样本相似度高，而不同簇内的样本相似度低。聚类在许多领域中都有广泛应用，如市场细分、社交网络分析、计算生物学以及图像分割等。

K-均值聚类(K-Means Clustering)

        K-均值是最流行的聚类算法之一，因其简单高效而广泛应用。算法通过迭代过程将数据分为K个簇，每个簇由其质心(簇内点的平均值)定义。K-均值的主要挑战在于K值的选择，这通常需要领域知识或使用如肘部法则(Elbow Method)等技术来确定。

层次聚类(Hierarchical Clustering)

        层次聚类通过创建一个簇的层次结构来进行聚类，可以是自底向上的聚合方法(也称为凝聚聚类)，或是自顶向下的分裂方法。凝聚聚类开始时将每个数据点视为一个独立的簇，然后逐渐合并为更大的簇，直到达到所需的簇数量或满足某个终止条件。层次聚类不需要预先指定簇的数量，且可以通过树状图(Dendrogram)直观地展示簇是如何合并或分裂的。

DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）

        DBSCAN是一种基于密度的聚类算法，能够识别出任意形状的簇，并且能够处理噪声和孤立点。它的核心概念是核心点、边界点和噪声点。算法通过查找被低密度区域分隔的高密度区域来形成簇。DBSCAN的优点是不需要预先指定簇的数量，且对于簇的形状和大小具有较好的适应性。

聚类算法的比较

• K-均值：
  • 优点：计算效率高，实现简单。
  • 缺点：需要预先指定簇的数量；对噪声和异常值敏感；假设簇是凸形和相似大小。
• 层次聚类：
  • 优点：不需要预先指定簇的数量；可以通过树状图直观展示聚类过程。
  • 缺点：计算复杂度较高，不适合大规模数据集；结果可能受初始数据点顺序的影响。
• DBSCAN：
  • 优点：不需要预先指定簇的数量；可以识别任意形状的簇，对噪声有较好的鲁棒性。
  • 缺点：对参数选择敏感；在密度差异较大的数据集中表现不佳。

        聚类算法是探索数据内在结构的强大工具，每种算法都有其独特的优势和适用场景。选择合适的聚类算法需要考虑数据的特性、应用场景的需求以及算法的限制。通过实践应用和结果可视化，我们可以更深入地理解聚类算法在解决实际问题中的作用和价值。下面是一个使用K-均值聚类的Python示例：

from sklearn.cluster import KMeans
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

# 假设data是包含特征的DataFrame
data = pd.DataFrame({
    'Feature1': [1.0, 1.5, 3.0, 5.0, 3.5, 4.5, 3.5],
    'Feature2': [1.0, 2.0, 4.0, 7.0, 5.0, 5.0, 4.5]
})

# 应用K-均值聚类
kmeans = KMeans(n_clusters=2)  # 假设我们将数据分为2个簇
kmeans.fit(data)

# 可视化聚类结果
plt.scatter(data['Feature1'], data['Feature2'], c=kmeans.labels_, cmap='rainbow')
plt.xlabel('Feature 1')
plt.ylabel('Feature 2')
plt.title('K-Means Clustering')
plt.show()

降维概述

        降维是非监督学习中的一种重要技术，用于减少数据集的特征数量，同时尽可能保留原始数据的重要信息。这一过程对于处理高维数据集尤其重要，因为高维数据不仅增加了计算的复杂性，还可能引入噪声，导致模型性能下降（这一现象被称为“维度的诅咒”）。通过降维，我们可以提高数据处理的效率，改善模型的性能，并且使数据的可视化变得更加直观。

主成分分析（PCA）

        主成分分析（PCA）是最常用的降维技术之一。它通过线性变换将数据转换到新的坐标系统中，使得任何投影数据的第一大方差位于第一个坐标（称为第一主成分），第二大方差位于第二个坐标，依此类推。PCA能够揭示数据中的内在结构，减少冗余信息，而且通常用于数据预处理、数据可视化或准备数据以供后续的学习>机器学习任务使用。

线性判别分析（LDA）

        线性判别分析（LDA）不仅是一种降维技术，也是一种分类方法。与PCA不同，LDA在降维时考虑了类别标签，目标是最大化不同类别之间的距离，同时最小化同一类别内的距离。这使得LDA成为一种监督学习技术，适用于分类问题中的特征降维。

t-分布随机邻域嵌入（t-SNE）

        t-SNE是一种非常有效的高维数据降维技术，尤其适用于数据可视化。它通过将高维数据中的相似对象转换为在低维空间中紧密聚集的点，而将不相似的对象转换为在低维空间中相距较远的点，从而保留了数据的局部结构。t-SNE非常适合于将高维数据降至2维或3维以便进行可视化。

降维技术的比较

• PCA：
  • 优点：去除数据冗余，降低数据复杂度，便于数据可视化和解释。
  • 缺点：基于线性假设，可能无法识别复杂的非线性关系。
• LDA：
  • 优点：在考虑类别信息的情况下最大化类别可分性，适用于监督学习。
  • 缺点：依赖于数据的线性可分性假设，对于非线性数据可能效果不佳。
• t-SNE：
  • 优点：能够揭示数据的局部结构，特别适合于数据可视化。
  • 缺点：计算成本高，难以解释，可能对超参数敏感。

        降维技术在数据预处理、特征工程和数据可视化中扮演着重要角色。通过合理选择和应用降维方法，我们可以更有效地处理和分析数据，揭示数据的内在结构，同时减轻后续学习>机器学习模型的计算负担。在实际应用中，选择合适的降维技术需要考虑数据的特性、任务的需求以及技术的优缺点。以下是使用PCA进行降维的Python示例：

from sklearn.decomposition import PCA
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

# 假设data是包含多个特征的DataFrame
data = pd.DataFrame({
    'Feature1': [1.0, 1.5, 3.0, 5.0, 3.5, 4.5, 3.5],
    'Feature2': [1.0, 2.0, 4.0, 7.0, 5.0, 5.0, 4.5],
    'Feature3': [2.0, 3.5, 2.0, 5.0, 4.0, 5.0, 3.5]
})

# 应用PCA进行降维
pca = PCA(n_components=2)  # 将数据降至2维
reduced_data = pca.fit_transform(data)

# 可视化降维结果
plt.scatter(reduced_data[:, 0], reduced_data[:, 1])
plt.xlabel('Principal Component 1')
plt.ylabel('Principal Component 2')
plt.title('PCA Result')
plt.show()

关联规则学习

        除了上面所说的两种外，处理未标记数据并试图发现数据内在结构或模式的学习>机器学习方法还有一个，就是关联规则学习，它是一种重要的数据挖掘技术，用于发现数据集中变量之间的有意义的关系。这种技术通常用于事务数据集，如零售市场的购物篮分析，以发现不同物品之间的关联性。关联规则的典型例子是“如果购买了物品A（如啤酒），则也可能购买物品B（如薯片）”。这种分析有助于零售商理解顾客的购买行为，从而优化产品布局、库存管理和促销策略。

关键概念

• 支持度（Support）：一个项集（如啤酒和薯片组合）在所有交易中出现的频率。
• 置信度（Confidence）：在包含项集A（如啤酒）的交易中，项集B（如薯片）也出现的条件概率。
• 提升度（Lift）：规则的置信度与项集B（如薯片）的支持度之比。提升度表明了项集A的出现对项集B出现概率的增加程度。

常用算法

• Apriori算法：是最著名的关联规则挖掘算法之一。它通过迭代方式发现频繁项集，先找出频繁的单个项，然后是频繁的项对，接着是三项的组合，以此类推。Apriori算法利用了频繁项集的性质：一个项集如果是频繁的，那么它的所有子集也都是频繁的。
• FP-growth算法：是一种用于发现数据集中频繁模式的有效方法。与Apriori相比，FP-growth的性能通常更优，因为它只需要对数据库进行两次扫描，并使用一种称为FP树（频繁模式树）的数据结构来存储数据集的压缩表示。

应用实例

        在超市购物篮分析中，关联规则学习可以揭示哪些产品常常一起被购买。这些信息可以用来指导许多商业决策，如：

• 产品布局：将经常一起购买的产品放置在相邻位置，以增加交叉销售的机会。
• 销售促销：如果两个产品经常一起购买，对其中一个产品进行促销可能会增加另一个产品的销量。
• 库存管理：了解哪些产品组合是受欢迎的，可以帮助更有效地管理库存。

使用Apriori算法进行关联规则学习的Python示例：

from mlxtend.frequent_patterns import apriori, association_rules
from mlxtend.preprocessing import TransactionEncoder
import pandas as pd

# 示例数据集，表示购物篮中的商品
dataset = [['Milk', 'Bread', 'Beer'],
           ['Milk', 'Bread'],
           ['Bread', 'Beer'],
           ['Milk', 'Eggs'],
           ['Bread', 'Eggs']]

# 将数据集转换为适合学习>机器学习模型的格式
te = TransactionEncoder()
te_ary = te.fit(dataset).transform(dataset)
df = pd.DataFrame(te_ary, columns=te.columns_)

# 使用Apriori算法找出频繁项集
frequent_itemsets = apriori(df, min_support=0.6, use_colnames=True)

# 生成关联规则
rules = association_rules(frequent_itemsets, metric="confidence", min_threshold=0.7)

# 显示关联规则
print(rules[['antecedents', 'consequents', 'support', 'confidence', 'lift']])

下一节我们将进行监督与非监督学习的结合探索

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