监督学习与无监督学习：分类、聚类算法解析

该文件是一个关于机器学习算法的总结，特别关注了分类和聚类的概念，以及监督学习和无监督学习的区别。文件中提到了一些常见的机器学习算法，如决策树、关联规则挖掘、朴素贝叶斯、支持向量机、神经网络、KNN、AdaBoost和K-means聚类。同时，还涉及到了信息论的基本原理，包括信源、信宿和信道的概念，以及通信过程中先验不确定性与后验不确定性的概念。 详细说明: 1. **分类与聚类的区别** 分类(Classification)是一种监督学习方法，它利用已有的标记数据来训练模型，以便对新的未知数据进行预测。在这个例子中，"购买黄油"的行为（事件）被分类为1（购买）或0（未购买），与收入这个特征有关。模型可能是基于这些数据训练的，例如逻辑回归或线性回归，这里显示的是一个负相关的关系：收入越高，购买黄油的可能性越低。 聚类(Clustering)则是无监督学习的一种，目标是找到数据中的自然群体或类别，而不依赖于预先定义的类别。聚类算法，如K-means，仅根据数据的相似性来划分数据，不需要标签信息。 2. **机器学习算法** - **决策树** (ID3, C4.5) 是基于信息增益或信息增益比的分类算法，用于构建决策树模型。 - **关联规则挖掘** (Apriori算法, Fp-tree算法) 用于发现数据集中项集之间的频繁模式，如购物篮分析中的"买了A的人也常买B"。 - **朴素贝叶斯** 是一种基于概率的分类器，假设特征之间相互独立。 - **支持向量机** (SVM) 通过构造最大边距超平面来进行分类，适用于高维数据。 - **神经网络** 可以是多层感知器或其他深度学习模型，通过模拟人脑神经元工作方式进行学习。 - **KNN** (K近邻) 是一个基于实例的学习，分类新样本取决于其最近的K个邻居。 - **AdaBoost** 是一种集成学习方法，通过迭代增强弱分类器。 - **K-means** 是一种常见的聚类算法，通过迭代优化分配样本到K个中心点的簇。 3. **信息论基础** 信息论由C.E. Shannon创立，主要研究信息的度量、处理和传输。文件中提到的信源、信宿和信道是通信系统的三个基本组成部分。信源发出信息，信宿接收信息，而信道则负责信息的传输。通信过程中，先验不确定性指的是在接收到信息前对信息内容的不确定性，后验不确定性则是在接收信息后的剩余不确定性，如因信道噪声导致的信息损失。 这些知识点构成了机器学习和数据挖掘的基础，对于理解和应用各种算法至关重要。