83、机器学习中的无监督与监督学习方法

机器学习中的无监督与监督学习方法

在机器学习领域，无监督学习和监督学习是两种重要的学习方式，它们各自有着独特的算法和应用场景。下面将详细介绍一些常见的无监督学习和监督学习算法。

无监督学习算法

无监督学习是指在没有标签数据的情况下，对数据进行分析和建模的过程。常见的无监督学习算法包括K-Means算法、自组织映射（SOM）和均值漂移聚类算法。

K-Means算法

K-Means算法是一种经典的聚类算法，其基本思想是将数据集划分为K个簇。具体步骤如下：
1. 初始化原型 ：假设数据集中存在K个簇，随机选择K个点（不一定属于数据集）作为每个簇的原型。
2. 数据分配 ：根据某种距离定义（如欧几里得距离），将每个数据点分配给最近的原型，形成K个簇。
3. 更新原型 ：对于每个簇，定义一个新的原型，使其到该簇中所有点的总距离最小。如果使用欧几里得距离，这些原型称为质心，通过计算簇中所有点的均值来确定。
4. 重复迭代 ：重复步骤2和3，直到满足收敛准则，例如达到指定的迭代次数或所有原型的总位移小于某个阈值。

K-Means算法的收敛可能会达到局部最优解，并且对初始原型点的选择非常敏感，对异常值也不鲁棒。

自组织映射（SOM）

自组织映射（SOM），也称为Kohonen映射，是一种一维全连接二维神经网络的数值或可视化表示。其训练过程基于竞争学习的概念，具体步骤如下：
1. 初始化权重 <