非监督学习算法概述

# 1. 引言

## 1.1 什么是监督学习与非监督学习

在机器学习领域，监督学习和非监督学习是两种主要的学习范式。监督学习是一种通过已标记的数据集来训练模型以预测目标变量的学习方式，模型根据输入特征与标记之间的关系进行学习。常见的监督学习算法包括回归、分类等。相反，非监督学习则是在没有标记数据的情况下进行学习，系统试图从数据中发现隐藏的模式或结构。非监督学习更适用于处理无标签数据或探索数据内在结构。

## 1.2 非监督学习的定义和应用领域

非监督学习是机器学习的分支之一，其目标是发现数据中的模式和结构，而无需预先定义目标变量。非监督学习的应用领域包括但不限于聚类分析、关联规则挖掘、降维和异常检测等。通过非监督学习算法，可以更好地理解数据特征之间的关系，发现数据中隐藏的规律和异常。在各种领域中，非监督学习都发挥着重要作用，如市场营销、金融风控、生物信息学等。

# 2. 聚类算法

在非监督学习算法中，聚类算法是一类常用的技术，用于将数据集中的对象分组或聚类为具有相似特征的簇。聚类算法可以帮助我们理解数据集的内在结构以及发现数据之间的相似性。下面介绍几种常见的聚类算法：

### 2.1 K均值聚类

K均值聚类是一种迭代算法，通过将数据点分配给K个簇中的其中一个来实现聚类。算法的基本思想是随机选择K个中心点，然后将数据点分配到最近的中心点所代表的簇中，再更新中心点的位置。这个过程不断迭代，直到簇的分配不再改变或达到预定的迭代次数。

from sklearn.cluster import KMeans

# 创建K均值聚类模型
kmeans = KMeans(n_clusters=3)

# 拟合数据
kmeans.fit(data)

# 获取聚类结果
labels = kmeans.labels_

K均值聚类常用于客户分割、图像压缩、异常检测等领域。

### 2.2 层次聚类

层次聚类是一种基于树状结构的聚类方法，通过将数据点逐渐合并为越来越大的簇来构建聚类结构。层次聚类分为凝聚聚类（自底向上）和分裂聚类（自顶向下）两种策略。

from sklearn.cluster import AgglomerativeClustering

# 创建层次聚类模型
agg_clustering = AgglomerativeClustering(n_clusters=3, linkage='average')

# 拟合数据
agg_clustering.fit(data)

# 获取聚类结果
labels = agg_clustering.labels_

层次聚类适用于文档聚类、生物分类学等领域。

### 2.3 DBSCAN聚类

基于密度的空间聚类应用（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise，DBSCAN）是一种可以发现任意形状的簇，能够处理噪声数据的聚类算法。它通过不断扩展核心点密度可达的区域来确定簇的形状。

from sklearn.cluster import DBSCAN

# 创建DBSCAN聚类模型
dbscan = DBSCAN(eps=0.5, min_samples=5)

# 拟合数据
dbscan.fit(data)

# 获取聚类结果
labels = dbscan.labels_

DBSCAN在异常检测、空间数据聚类等方面有广泛应用。

通过以上介绍，我们了解了几种常见的聚类算法及其应用场景。在实际应用中，选择合适的聚类算法取决于数据的特点以及需求的复杂程度。

# 3. 关联规则挖掘

在非监督学习算法中，关联规则挖掘是一种常见的技术，用于发现数据集中不同项之间的关联关系。通过挖掘这些关联规则，我们可以揭示数据