无监督学习总结：聚类、降维与话题分析

"清华出品的机器学习技术课程，涵盖统计学习方法第二版系列，其中第22章专注于无监督学习方法的总结。课程内容详尽，适合不同层次的学习者，包括对机器学习感兴趣的初学者和希望巩固知识的专业人士。课程提供了一系列PPT文件，覆盖了从基础概念到高级主题的广泛内容，如感知机、k-近邻算法、贝叶斯分类、决策树、SVM、Boosting、EM算法、HMM、CRF等。此外，本章特别关注无监督学习，包括聚类、降维、话题分析和图分析。其中，聚类涉及层次聚类、K均值聚类和高斯混合模型；降维部分讲解了PCA；话题分析介绍了LSA、PLSA和LDA；图分析提到了PageRank。课程还深入探讨了基础数学方法，如矩阵分解、矩阵特征值求解以及含有隐变量的概率模型估计，涉及SVD、NMF、幂法、EM算法、变分推理和MCMC等技术。" 本章"无监督学习方法总结"详细介绍了无监督学习的关键概念和技术，包括聚类、降维、话题分析和图分析。聚类是无监督学习中的一个重要分支，它将数据集中的样本根据相似性分为不同的簇，其中包括层次聚类，通过构建层次结构来划分数据；K均值聚类，通过迭代优化找到最佳的簇中心；以及高斯混合模型，用多个高斯分布来拟合数据。降维则旨在减少数据的维度，以简化模型和提高效率，PCA（主成分分析）是常用的线性降维方法。话题分析用于识别文本数据中的隐藏主题，如LSA（潜在语义分析）、PLSA（潜在主题分析）和LDA（潜在狄利克雷分配）。图分析则在图结构数据上进行，PageRank是Google搜索引擎中用来衡量网页重要性的经典算法。 此外，课程还深入到基础数学方法，如矩阵分解用于揭示数据的低秩结构，例如SVD（奇异值分解）和NMF（非负矩阵分解）；矩阵特征值求解对于理解和稳定模型至关重要，其中幂法是一种常用的技术。最后，课程涵盖了含有隐变量的概率模型估计，如EM（期望最大化）算法用于参数估计，以及变分推理和MCMC（马尔科夫链蒙特卡洛）方法用于后验概率的近似计算。 这个课程提供了丰富的无监督学习知识，结合理论与实践，是系统学习机器学习特别是无监督学习领域的宝贵资源。