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简述无监督学习方法

教育知识 2025-09-20 14:27学习方法网www.ettschool.cn

无监督学习（Unsupervised Learning）是机器学习的一种范式，其核心特点是无需人工标注的标签，算法直接从数据中潜在的结构、模式或规律。以下是其核心要点和典型方法：

核心特点

1. 无标签数据：仅利用输入数据（如特征、样本）进行学习，不依赖预定义的输出标签。

2. 发现隐藏结构：目标是挖掘数据中的内在关系，如聚类、降维或概率分布。

常见方法

1. 聚类（Clustering）

  • 将相似样本分组，形成类别。
  • 典型算法：
  • K-means（基于距离的划分聚类）
  • DBSCAN（基于密度的聚类）
  • 层次聚类（树状结构合并/分裂）

    • 2. 降维（Dimensionality Reduction）

  • 减少数据特征维度，保留关键信息。
  • 典型算法：
  • PCA（主成分分析，线性投影）
  • t-SNE（非线性可视化降维）
  • 自编码器（Autoencoder，神经网络实现）

    • 3. 关联规则学习（Association Rule Learning）

  • 发现数据中的频繁项集或依赖关系（如购物篮分析）。
  • 典型算法：Apriori、FP-Growth。

    • 4. 生成模型（Generative Models）

  • 学习数据的概率分布，生成新样本。
  • 典型算法：
  • GAN（生成对抗网络）
  • VAE（变分自编码器）
  • 高斯混合模型（GMM）

    • 5. 异常检测（Anomaly Detection）

  • 识别数据中的离群点或异常模式。
  • 典型算法：孤立森林（Isolation Forest）、One-Class SVM。

    • 应用场景

  • 用户分群：电商用户行为聚类（如RFM模型）。
  • 数据压缩：图像/文本的降维可视化。
  • 推荐系统：通过关联规则挖掘商品搭配。
  • 数据清洗：检测异常或噪声数据。

    • 与监督学习的对比

    | 维度 | 无监督学习 | 监督学习 |

    |-|--||

    | 数据要求 | 无标签 | 需标注标签 |

    | 目标 | 发现结构/模式 | 预测标签/值 |

    | 典型任务 | 聚类、降维 | 分类、回归 |

    无监督学习更适合性分析或标签稀缺的场景，但其结果通常需人工解释或结合领域知识验证。

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