25、机器学习分类与聚类算法及特征选择混合算法介绍

机器学习分类与聚类算法及特征选择混合算法介绍

在当今的科技领域，人工智能和机器学习无处不在，从医疗保健到金融，从游戏到娱乐，都有它们的身影。机器学习算法大致可分为监督学习和无监督学习两类。监督学习是在训练过程中将因变量映射到自变量，并使用该函数进行预测；无监督学习则是在数据中寻找模式，将其分类成组并进行预测。下面将详细介绍几种常见的分类和聚类算法，以及一种用于特征选择的混合算法。

1. 朴素贝叶斯分类器

朴素贝叶斯分类器是一种常见的监督学习算法，它具有以下优点和缺点：
- 优点 ：
- 计算速度快。
- 能够进行概率预测。
- 适用于小数据集。
- 在高维数据中表现良好。
- 缺点 ：
- 无法进行回归分析。
- 需要消除相关特征。
- 零频率问题：当测试数据中存在训练数据中没有的数据时，该数据的概率将被赋值为零。
- 需要做出很多假设，如高斯分布和独立性假设。

2. 聚类算法

聚类算法是无监督学习的重要组成部分，这里将介绍两种常见的聚类算法：K - 均值聚类和层次聚类。

2.1 K - 均值聚类

K - 均值聚类的目标是在给定数据中找到聚类或组，其中变量 k 表示组数。它是一种迭代算法，根据所有给定特征将每个数据点分配到 K 个组之一。该算法的结果包括 k 个聚类的质心和训练数据的标签。

步骤如下 ：
1. 确定聚类的数量 k。
2. 选择任意 k 个点作为初始质心。