深入解析四种无监督学习特征工程技术

资源摘要信息:"无人监督的特征工程是机器学习中的一种重要方法，主要通过无监督学习算法对数据进行特征提取和变换，以达到降维、特征优化的目的。在本资源中，我们将详细探讨四种无人监督特征工程的核心算法：K-means、PCA（主成分分析）、NMF（非负矩阵分解）和T-SNE（t-分布随机邻域嵌入）。这些算法在数据处理、模式识别、图像处理等领域有着广泛的应用。 首先，K-means算法是一种聚类算法，它通过迭代的方式将数据集中的样本划分为指定数量的类别，使同一类别中的样本具有较小的内聚度，而不同类别中的样本具有较大的分散度。K-means算法的优点在于其简单易实现，计算效率高，但是其缺点也很明显，比如需要预先指定聚类的数量（即k值），对异常值敏感，且只能对数值型数据进行处理。 其次，PCA是一种常见的降维技术，它通过正交变换将一组可能相关的变量转换为一组线性不相关的变量，这些新变量称为主成分。PCA的主要目的是利用主成分代表原始数据中的大部分变异性，并且尽可能地减少数据的维数。PCA的优点是降维后的数据仍然保持原始数据的特征结构，且算法稳定，缺点是在降维的过程中可能会丢失一些重要信息，尤其是当数据集的变量非常多时。 接下来，NMF是一种矩阵分解技术，它将一个非负矩阵分解为两个或多个非负矩阵的乘积。与PCA不同，NMF要求原始数据和分解得到的矩阵均为非负值，这使得NMF在处理图像和文本数据时具有直观的解释性。NMF的优点在于可以得到更加具有解释性的数据表示，但它同样存在不能很好处理数据中的负相关性的问题。 最后，T-SNE是一种流形学习算法，主要用于高维数据的可视化。T-SNE将高维数据映射到二维或三维空间中，使得高维空间中相似的数据点在低维空间中也相近。T-SNE在可视化高维数据方面效果显著，但由于其基于概率分布的特性，它在大数据集上的计算成本较高，并且结果的可重复性较差。 在Python编程语言中实现无人监督的特征工程，可以通过实例化一个对象来调用相应的方法，如上述代码中所示，通过Unsupervised类的实例化，以及unsum、t_plot、t_plot_1、k_plot等方法的调用，完成数据的特征工程处理和可视化。Unsupervised类接收pandas的table和存放数据列名的list作为输入，其中't'代表目标列名，用于指导算法处理。 以上四种算法各有特点，适用于不同的数据处理需求。在实际应用中，通常需要结合数据的特性以及后续分析的需求来选择最合适的特征工程方法。通过合理地应用这些技术，可以极大地提升机器学习模型的性能。"