数据表征学习方法图解

学习方法 2025-07-25 08:05语文学习方法www.ettschool.cn

数据表征学习是将原始数据转换为机器学习模型可处理形式的技术集合，主要分为监督式和无监督式两大类。其核心目标是自动提取数据底层结构，替代传统依赖专家知识的手工特征工程。

1. 监督表征学习

神经网络：通过多层节点网络自动学习特征映射关系

监督字典学习：优化字典元素使数据点能通过加权求和重构，同时结合标签信息

决策树：通过阈值划分将连续数据转换为布尔特征

2. 无监督表征学习

自动编码器：通过编码-解码结构学习数据压缩表示

矩阵分解：降维技术如PCA/ICA

聚类分析：通过数据分布特性提取特征

图嵌入：将图结构数据转换为低维向量（如GNN节点表征学习）

时序数据处理：LSTM网络提取用户行为序列特征

因果推理：因果表征学习发现隐变量间的因果关系

图结构分析：GCN/GAT生成节点表征用于分类任务

| 方法类型 | 优势 | 局限性 |

|-|--|--|

| 传统特征工程 | 可解释性强 | 依赖专家知识，扩展性差 |

| 学习表征 | 自动特征提取，适应复杂数据 | 需要大量训练数据 |

| 图神经网络 | 直接处理非欧几里得空间数据 | 计算复杂度高 |