非监督学习算法研究与应用

# 1. 非监督学习算法概述

非监督学习算法在机器学习领域扮演着重要的角色，其通过从数据中发现模式、结构和关系而不需要预先标记的目标输出进行训练。本章将介绍非监督学习算法的基本概念和特点。
### 1.1 什么是非监督学习

非监督学习是一种机器学习范式，旨在从数据样本中学到数据之间的隐藏结构和模式，而无需标签或外部帮助。其主要目标是通过对数据的统计特征进行建模，从而推断数据的内在结构。
### 1.2 非监督学习与监督学习的区别

非监督学习与监督学习的主要区别在于训练数据是否具有标签。监督学习通过标记的数据来训练模型，学习输入与输出之间的映射关系；而非监督学习则是从无标签数据中发现模式和结构，通常用于聚类、降维和异常检测等任务。
### 1.3 非监督学习算法的主要应用领域

非监督学习算法在各个领域都有广泛的应用，包括但不限于：数据挖掘、模式识别、自然语言处理、图像处理、生物信息学等。常见的应用包括聚类分析、降维处理、异常检测等任务。

在接下来的章节中，我们将深入探讨常见的非监督学习算法及其原理，帮助读者更好地理解和应用这一类算法。

# 2. 常见的非监督学习算法及原理

在本章中，我们将介绍几种常见的非监督学习算法，并探讨它们的原理和应用场景。

### 2.1 K均值聚类算法

K均值聚类是一种常见的聚类算法，其原理是将样本分为K个簇，使得每个样本点都属于与其最近的簇中心。该算法通常通过迭代的方式更新簇中心，直到收敛为止。K均值聚类在图像分割、客户分组等领域有着广泛的应用。

from sklearn.cluster import KMeans
import numpy as np

# 生成示例数据
X = np.array([[1, 2], [5, 8], [1.5, 1.8], [8, 8], [1, 0.6], [9, 11]])

# 聚类
kmeans = KMeans(n_clusters=2)
kmeans.fit(X)

# 获取簇中心点
centroids = kmeans.cluster_centers_

# 预测新样本所属的簇
labels = kmeans.predict([[0, 0], [12, 13]])

print("簇中心点：", centroids)
print("新样本所属的簇：", labels)

**代码总结：** 本段代码演示了如何使用K均值聚类算法进行样本聚类，包括数据生成、聚类、获取簇中心点以及预测新样本所属的簇。

**结果说明：** 打印出簇中心点和新样本所属的簇，便于理解算法的聚类效果。

### 2.2 层次聚类算法

层次聚类是一种树形结构的聚类方法，根据样本间的相似度逐步合并或分裂簇。层次聚类分为凝聚式和分裂式两种，通过计算样本之间的距离来确定合并或分裂策略。该算法在生物信息学、医学影像分析等领域有着广泛的应用。

from sklearn.cluster import AgglomerativeClustering
import numpy as np

# 生成示例数据
X = np.array([[1, 2], [5, 8], [1.5, 1.8], [8, 8], [1, 0.6], [9, 11]])

# 聚类
agg_clustering = AgglomerativeClustering(n_clusters=2)
agg_clustering.fit(X)

# 获取聚类标签
labels = agg_clustering.labels_

print("样本聚类标签：", labels)

**代码总结：** 这段代码展示了如何使用层