机器学习-无监督算法

最新推荐文章于 2025-06-25 21:15:15 发布
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本文介绍了无监督学习中的聚类方法，包括KMeans、KMeans++和ISODATA算法。KMeans++作为KMeans的改进版，优化了初始聚类中心的选择。ISODATA则能动态调整类别，无需预设聚类数目。此外，还提及了高斯混合模型GMM在无监督学习中的应用。

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《百面机器学习》读书笔记

无监督包括两类学习方法：数据聚类 与 特征变量关联。聚类算法通过多次迭代寻找数据的最优分割，特征变量关联利用相关性分析方法得到变量间的关系。

Kmeans

                     

Kmeans++

相对于Kmeans的改进：除了第一个初始聚类中心随机选取外，其他初始聚类中心的选择离现有聚类中心越远越好

ISODATA

相对于Kmeans而言，无需确定聚类中心个数，通过动态的拆分类别或聚合类别达到聚类的目的。因此ISODATA需要设定参数来指导类别的拆分和聚类，例如每个类要求的最少样本数、最大方差等。

高斯混合模型GMM

                  

 

                    

 

 

 

 

 

 

 

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接下来，函数开始聚类操作，对于每个未被标记的点，找到其邻域中的所有密度可达的点，将它们放入同一个簇中，并将簇的数量加1。DBSCAN算法的基本思想是：对于给定的数据集，如果一个点的密度达到给定的阈值（通常是一定半径内的点数），则认为它是一个核心点，将其作为一个簇的种子点。最后，将剩余的点标记为噪声点或边界点，不属于任何簇。KMeans算法的基本思想是：将数据集中的每个样本分配到距离其最近的k个质心所代表的类别中，然后重新计算每个类别的质心，不断重复以上过程，直到类别不再发生变化或达到预定的迭代次数为止。
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