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無監(jiān)督學習概述

無監(jiān)督學習方法概述

監(jiān)督學習

在一個典型的監(jiān)督學習中，訓練集有標簽y，我們的目標是找到能夠區(qū)分正樣本和負樣本的決策邊界，需要據(jù)此擬合一個假設函數(shù)。

無監(jiān)督學習

在無監(jiān)督學習中，我們的數(shù)據(jù)沒有附帶任何標簽y，無監(jiān)督學習主要分為聚類、降維、關聯(lián)規(guī)則、推薦系統(tǒng)等方面

主要的無監(jiān)督學習方法

聚類 (Clustering)降維 ( Dimensionality Reduction ）關聯(lián)規(guī)則 ( AssociationRules）推薦系統(tǒng) ( Recommender systems）

聚類

主要算法

密度聚類、層次聚類、K-means

主要應用

市場細分、文檔聚類、圖像分割、圖像壓縮、聚類分析、特征學習或者詞典學習、確定犯罪易發(fā)地區(qū)、保險欺詐檢測、公共交通數(shù)據(jù)分析、IT資產(chǎn)集群、客戶細分、識別癌癥數(shù)據(jù)、搜索引擎應用、醫(yī)療應用、藥物活性預道

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