探索Matlab无监督学习：聚类与降维实例

在Matlab的机器学习四件套系列中，第3部分深入探讨了无监督学习的应用，这是在没有明确目标或对数据结构不清楚的情况下探索数据的有效工具。无监督学习的主要目的是发现数据内在的结构和模式，通过聚类分析进行数据分组。 无监督学习的关键技术包括硬聚类和软聚类。硬聚类如k-均值和k-中心点算法，这类方法假设每个数据点只能属于一个类别。k-均值通过计算每个数据点到中心点的欧氏距离，将数据划分为k个紧密且不重叠的簇；而k-中心点更强调类中心与数据点的紧密匹配。这两种方法适用于已知聚类数量且需要快速处理大数据集的情况。 对于未知聚类数量，层次聚类是一种选择，它构建了一个逐步细分的层次结构，帮助用户直观地理解数据的组织层次。层次聚类适用于不确定类别数量且希望可视化数据结构的场景。自组织映射作为神经网络驱动的聚类，能够将高维数据降维到二维图形，保留原始数据的拓扑结构，这对于可视化和理解复杂数据很有帮助。 例如，在实际应用中，移动电话公司可能利用k-均值聚类算法来优化手机信号塔的位置，初始阶段猜测信号塔的数量，然后通过实验对比不同数量的塔分布，以找到提供最佳信号覆盖的服务方案。 此外，无监督学习还包括评估聚类质量的过程，如使用轮廓系数或Calinski-Harabasz指数等指标来确定最佳的聚类数量。这些方法确保了聚类结果的有效性和合理性。 总结来说，无监督学习在Matlab中是数据分析的重要工具，通过硬聚类算法如k-均值、k-中心点、层次聚类和自组织映射，用户能够挖掘数据潜在的结构，发现有用的洞察，并为后续的决策制定提供依据。同时，评估指标的运用确保了聚类结果的质量，使其在实际问题解决中发挥关键作用。