21、利用K-Means聚类和朴素贝叶斯的机器学习方法

利用K-Means聚类和朴素贝叶斯的机器学习方法

1. 随机森林（RF）方法

随机森林（RF）是一种强大的机器学习算法，其构建过程如下：
1. 样本选取 ：在树构建开始时，从数据集Dn中选取n个样本点，仅使用这些样本构建树。
2. 特征采样与分割 ：从原始的D个数据集中随机采样mtry（mtry < D）个特征用于树节点。使用这些样本选择分割点，一次分割后，算法持续重复分割，直至满足停止条件。
3. 结果平均 ：最后对每棵树的结果进行平均。

2. 无监督学习（UML）

无监督学习允许对原始数据进行分析，帮助挖掘未标记数据中的信息。它在机器学习领域有广泛应用，如语音识别和计算机视觉。UML具有灵活性和可扩展性，可应用于网络管理、监控和数据优化等领域。UML技术可分为层次学习、数据聚类、潜在变量模型、降维技术和异常检测等。这里重点讨论数据聚类。

3. 数据聚类

数据聚类是将数据根据不同特征的高度相似性组织成自然、有意义的组（簇）。聚类试图在输入的未标记向量中找到隐藏模式，簇的组织方式应使簇内相似度高，簇间相似度低。聚类广泛应用于机器学习、数据挖掘、网络分析、模式识别和异常检测等领域。数据聚类可进一步分为层次聚类、贝叶斯聚类和划分聚类。这里着重探讨划分聚类。

3.1 划分聚类

划分聚类是将数据组织成一组不相交的簇的方法。与其他异常检测算法相比，它的优势在于可通过指定的距离函数结合簇大小的知识，确保在各种聚类算法中准确生成数据形状。然而，划分聚类也存