scikit-learn非监督学习：聚类算法对比与实践

"scikit-learn 实战之非监督学习 31，主要涉及聚类算法的对比，包括MiniBatchK-Means、AffinityPropagation和MeanShift。实验环境为ipython终端，适合有一定Python基础和线性代数基础的初学者。" 在机器学习领域，非监督学习是一种无需依赖标记数据的学习方式，它通过发现数据内在的结构或模式来进行分析。在这个实验课程的第三章节中，重点探讨了不同类型的聚类算法，聚类是非监督学习的一个核心任务，用于将数据分组到不同的类别中，无需预先知道每个类别的标签。 1. MiniBatchK-Means是K-Means的一种优化版本，它通过随机抽样一小批数据进行迭代更新，减少了计算复杂度，适用于大数据集，但可能牺牲一些聚类精度。在`sklearn.cluster`模块中，可以使用`MiniBatchKMeans`类来实现。 2. AffinityPropagation是另一种聚类方法，它不依赖预设的类别数量（K值）。该算法基于数据点间的关系进行消息传递，寻找数据点之间的“典范”代表，形成聚类中心。`sklearn.cluster.AffinityPropagation`是其对应的实现。 3. MeanShift聚类算法是一种基于密度的聚类方法，目标是找到数据分布最密集的区域。它通过迭代调整数据点的重心，直到找到局部最大密度的区域，作为类别的中心。在`sklearn.cluster`中，可以使用`MeanShift`类来执行MeanShift聚类。 实验环境推荐使用ipython终端，这为代码的交互式执行提供了便利。对于想要学习这些聚类算法的初学者，具备Python基础知识和线性代数基础是非常必要的，因为这些算法通常涉及到向量和矩阵运算。通过下载提供的代码示例，学习者可以实际操作并对比不同聚类算法的效果，加深理解。 总结来说，这个实验课程旨在帮助学习者熟悉并掌握scikit-learn库中的不同聚类算法，通过对比学习，了解它们各自的适用场景和优缺点，从而在实际问题中能够选择合适的聚类策略。