薛耀红教授讲解非监督学习:模式识别与聚类方法
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更新于2024-08-13
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非监督学习方法是机器学习领域中的一个重要分支,它在模式识别过程中扮演着关键角色,尤其当样本数据类别未知时。授课教师薛耀红在课程中深入探讨了这种方法,从引言开始,分为以下几个部分:
1. 引言:区分有监督学习与无监督学习,有监督学习依赖于已知类别标签的训练样本,通过统计和学习这些标签信息来构建分类器,目的是将新数据分类。相比之下,无监督学习则是在没有标签的情况下,仅凭样本间的相似性进行聚类分析,旨在发现数据内在的结构和规律。
2. 单峰子集(类)的分离方法:这类技术关注如何在数据中找到具有相似性质的群体,即使它们没有预设的类别标签。这类方法可能包括基于密度的聚类,如DBSCAN(基于密度可达性的聚类),或者层次聚类,通过计算样本之间的距离或相似度进行分层。
3. 类别分离的间接方法:这种方法可能是通过特征学习或降维技术,如主成分分析(PCA)、自编码器(Autoencoder)等,先找出数据的关键特征,然后再进行聚类,减少了原始数据的复杂性,提高了分离的效率。
4. 分级聚类方法:这是一种多级或层次化的聚类策略,它将数据集划分为多个子集,每个子集再进一步细分,直至达到满意的聚类效果。这种层次结构有助于理解数据的复杂关系和组织。
5. 应用领域广泛:无监督学习在商务分析(如客户细分)、土地使用识别、保险风险评估、城市规划、生物学分类(如生物物种分类)甚至地震研究中都有重要作用。它可以帮助发现数据集中的潜在模式和趋势,从而支持决策和预测。
6. 有监督学习与无监督学习的区别:主要体现在数据处理方式和目标上。有监督学习依赖于标记数据,目标是建立准确的预测模型,而无监督学习则更注重数据内在结构的学习,不一定追求严格的类别划分。
非监督学习方法是一种强大的工具,它通过探索数据的内在结构和规律,提供了一种理解未标记数据的强大途径,对许多实际问题解决有着重要的应用价值。
2010-01-26 上传
2020-03-17 上传
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2023-05-25 上传
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