无监督学习之聚类分析

"无监督学习,聚类,无标记训练样本,内在性质,低维表达,稀疏表达,独立表达" 无监督学习是一种机器学习方法，其中训练数据的标记信息是未知的。在这种学习模式下，目标是通过对无标记的数据进行分析来揭示数据的内在结构和规律。无监督学习的应用广泛，尤其是在数据挖掘和模式识别领域。 聚类是无监督学习中的一个重要任务，它旨在将数据集中的样本分成多个互不相交的子集，每个子集称为一个簇。这些簇应该反映出数据集中的某种内在结构或概念。聚类过程并不依赖于先验知识，它只能自动构建簇结构，而簇的语义含义需要由用户根据业务理解来赋予。例如，在图像识别中，数据可以按照颜色聚类，也可以按照物体类型聚类，具体取决于实际应用场景。 聚类结果通常用一个簇标记向量表示，每个样本都有一个对应的簇标签。聚类在多个场景中有用，比如作为单独的分析工具，用于探索数据的分布，或者作为预处理步骤，为后续的有监督学习任务提供结构化的输入数据。 然而，聚类问题存在固有的困难，即缺乏一个标准来评估聚类的质量。虽然可以计算诸如簇内相似度和簇间相似度的指标，但这些并不能完全反映现实世界中的意义。例如，不同的聚类方案可能同样合理，因为它们都可能对应于现实的不同属性。为了解决这个问题，有时会采用深度学习的方法，如分布式表示，来为每个样本分配多个属性，以便更细致地捕捉数据的复杂性。 聚类性能的度量通常被称为有效性指标，它们试图量化簇内的凝聚度和簇间的分离度。常见的聚类有效性指标包括轮廓系数、Calinski-Harabasz指数和Davies-Bouldin指数等。这些指标可以帮助我们比较不同的聚类结果，但选择合适的指标仍然依赖于具体的应用场景和问题背景。 无监督学习，特别是聚类，是一种强大的工具，用于揭示无标记数据的隐藏模式。尽管其评价标准和实际意义具有一定的主观性，但通过合理的性能度量和深入的理解，聚类可以为数据分析提供有价值的见解和洞察。