监督学习与无监督学习:分类、聚类算法解析
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更新于2024-08-13
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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。
2019-08-07 上传
2022-08-08 上传
2021-05-26 上传
2022-08-03 上传
2016-04-07 上传
2019-08-11 上传
2021-04-24 上传
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