机器学习算法详解：监督式、非监督式与强化学习

本文主要介绍了两种聚类算法——层次聚类和k-means，并探讨了机器学习中的三种基本类型：监督式学习、非监督式学习和强化学习。 在层次聚类算法中，主要讨论了“重新计算新类与所有类之间距离”的方法，这是一种自底向上的聚类策略，也称为凝聚型层次聚类。该算法通过合并距离最近的类，逐步构建聚类层次结构。优点在于它的灵活性，可以定义不同类型的相似度，无需预设聚类数量，且能揭示类别的层次关系。然而，这种方法的计算复杂度高，对奇异值敏感，可能导致链状聚类结果。 k-means是一种基于划分的聚类方法，它需要预先设定聚类数量k。算法流程包括随机选择k个初始质心，然后将每个数据点分配到最近的质心所属的簇，接着更新质心，直到质心不再显著移动或者达到预定的收敛标准。k-means以平方误差和（SSE）作为优化目标，适用于凸形或近似凸形的簇。 机器学习领域，文章提到了三种主要的学习类型： 1. 监督式学习：这种方法依赖于已知的输入-输出对，通过训练数据学习一个函数，用于预测未知数据的结果。常见的监督式学习算法有回归、决策树、随机森林、K-近邻和逻辑回归等。 2. 非监督式学习：在没有明确目标变量的情况下，非监督学习通过寻找数据中的内在结构或模式来进行聚类。例如，关联规则学习和K-均值聚类。 3. 强化学习：这种学习方式让机器在交互环境中通过试错来学习最佳决策策略。例如，马尔可夫决策过程，机器会根据历史经验改进其决策。 此外，文章还提到了机器学习的四个主要任务：分类、聚类、回归和降维。分类旨在将数据分配到预定义的类别中，决策树是一种常用的分类方法，如ID3算法。回归任务涉及预测连续的数值结果，而聚类用于无监督数据的分组，降维则是为了减少数据的复杂性，同时保持关键信息。 总结来说，本文涵盖了数据挖掘和机器学习的核心概念，特别是层次聚类和k-means算法，以及监督式、非监督式和强化学习的原理。这些知识点对于理解和应用机器学习技术至关重要。