无监督学习：模式识别中的发现与应用

非监督学习方法是模式识别中的一个重要分支，它在样本数据类别未知的情况下进行数据分析和处理。本课程第12讲将深入探讨这一主题，主要涵盖以下几个关键点： 1. 引言： 非监督学习与有监督学习相对应，后者依赖于已知类别的训练样本来构建分类器，而前者则在样本未标记的情况下寻找内在结构和规律。无监督学习的目标不仅仅是分类，而是通过发现数据集的自然聚集性，提取隐藏信息，用于数据挖掘、模式识别等领域。 2. 单峰子集（类）的分离方法： 这类方法关注如何从数据集中找出具有相似特性的单峰群体，即尝试找到类内的紧密联系和类间的明显差异，常见的技术包括谱聚类和层次聚类。 3. 类别分离的间接方法： 这些方法通常基于相似性度量，如K-均值聚类或DBSCAN，通过迭代优化聚类中心和边界，间接实现类别间的分离。 4. 分级聚类方法： 这种方法是对数据进行多层次、多级别的聚类，如谱嵌入聚类，旨在捕捉不同尺度下的数据结构。 5. 广泛的应用领域： 无监督学习被广泛应用于商业分析（如市场细分）、地理空间分析（如土地使用识别）、保险业风险评估、城市规划和生物分类等领域，甚至地震研究中也利用它来识别地震中心的类型。 6. 有监督学习与无监督学习的区别： - 有监督学习依赖明确的训练集和测试样本，目标是通过学习已有标签的数据进行预测，而无监督学习则不需事先标注，寻找数据的内在结构。 - 有监督学习的输出是带有预测标签，而非监督学习则可能不涉及预设的类别标签，更注重发现数据的自然组织。 7. 无监督学习的灵活性： 无监督学习的优势在于能够探索数据集的潜在规律，不局限于简单的分类任务，例如主成分分析（PCA）可用于数据降维或特征提取。 总结来说，非监督学习方法是一种强大的工具，它在数据挖掘和模式识别过程中扮演着至关重要的角色，尤其是在缺乏显式标签的情况下，可以帮助我们理解和组织复杂的数据集。通过掌握单峰子集分离、间接类别分离以及分级聚类等技术，我们可以深入挖掘数据的潜在价值。