无监督学习

无监督学习如何运作

在无监督学习中，算法会检查输入数据点，并尝试识别它们之间的相似性、差异性或相关性。训练阶段不提供 "正确 "答案或目标输出。算法必须推断数据中存在的固有结构。这通常涉及将数据点组织成组（聚类）、降低数据的复杂性（降维）或识别异常数据点（异常检测）。无监督方法的成功往往取决于算法在没有外部指导的情况下捕捉数据集内在属性的能力。

关键技术和概念

有几种技术属于无监督学习的范畴：

• 聚类：这包括根据某些特征将相似的数据点分组。其目的是创建簇，簇中的项目高度相似，而不同簇中的项目则不相似。常见的算法包括K-Means 聚类和DBSCAN。这对于客户细分或组织大型文档集等任务非常有用。
• 降维：这些技术旨在减少数据集中输入变量（特征）的数量，同时保留基本信息。这可以简化模型，降低计算成本，并有助于数据可视化。常用的方法包括主成分分析法（PCA）和t 分布随机邻域嵌入法（t-SNE）。
• 关联规则学习：它能发现大型数据集中变量之间有趣的关系或关联规则。一个典型的例子是市场篮子分析，用于识别经常一起购买的物品。这里通常使用 Apriori 等算法。了解有关关联规则挖掘的更多信息。
• 异常检测：这种技术侧重于识别与大多数数据有明显偏差的数据点。它被广泛应用于欺诈检测、网络安全和识别制造过程中的缺陷。
• 生成模型：一些无监督模型，如生成对抗网络（GAN）或自动编码器，可以学习底层数据分布，生成与原始数据相似的新数据样本。

实际应用

无监督学习在不同领域有多种应用：

• 客户细分：企业利用聚类对具有相似行为或人口统计特征的客户进行分组，从而实现有针对性的营销活动和个性化体验。了解人工智能在客户细分中的应用。
• 推荐系统：无监督学习有助于识别用户行为模式（如浏览或购买的产品），从而推荐相关的项目或内容，常见于 Netflix 或亚马逊等平台。
• 生物信息学：聚类算法将具有相似表达模式的基因分组，帮助研究人员了解基因功能和疾病。探索基因表达分析中的聚类。
• 数据预处理：在将数据输入有监督模型之前，使用 PCA 等技术进行特征提取或降噪，从而提高性能。请参阅 Scikit-learn 的无监督学习工具。

与其他学习范式的比较

无监督学习与其他 ML 方法有很大不同：

• 监督学习：依靠标记数据（输入-输出对）来训练分类或回归等任务的模型。目标是将输入映射到已知输出。比较监督学习和非监督学习。
• 强化学习：是指代理通过在环境中执行动作来学习决策，从而最大限度地提高累积奖励。它在反馈信号（奖励或惩罚）的引导下，通过尝试和错误进行学习。请参阅强化学习概述。
• 半监督学习：结合使用少量标记数据和大量非标记数据，在有监督学习和无监督学习之间架起一座桥梁。
• 自我监督学习（Self-Supervised Learning）：无监督学习的一个子集，标签由输入数据本身自动生成，通常用于预训练大型模型，如NLP或计算机视觉 (CV) 中的模型。

无监督学习是探索数据、发现隐藏结构和提取有价值特征的强大工具，通常是复杂数据分析管道的关键第一步，也是其他 ML 技术的补充。Ultralytics HUB等平台提供了开发和管理各种 ML 模型的环境，其中可能包含用于数据准备或分析的无监督技术。框架，如 PyTorch和 TensorFlow等框架提供了大量支持无监督算法实施的库。