1、运用 Python 开启无监督学习之旅

运用 Python 开启无监督学习之旅

在当今的数据驱动时代，处理无结构化数据并从中提取有价值的信息是一项极具挑战性但又至关重要的任务。无监督学习作为机器学习领域的一个重要分支，为我们在缺乏标签数据的情况下提供了有效的解决方案。本文将带您深入了解无监督学习的核心概念和实用技术，通过 Python 语言实现各种算法，帮助您从无结构化数据中发现隐藏的模式和关系。

1. 无监督学习与监督学习的区别

在机器学习中，监督学习和无监督学习是两种主要的学习方式，它们有着明显的区别。
- 监督学习 ：监督学习处理的是有标签的数据集。例如，在一个肺部健康数据集里，我们可以利用这些数据来预测吸烟者和非吸烟者；或者根据房屋的卧室数量来预测其销售价格。这就好比我们学习烹饪时，通过记录食物在炉灶上的时间（输入）以及食物是否烧焦（输出）来建立一个模型，从而避免未来食物烧焦。监督学习的发展曾经非常迅速且有价值，但近年来其发展速度有所放缓，因为许多了解数据的障碍已经被克服。
- 无监督学习 ：无监督学习面对的是大量无标签的数据。以一个完全不懂烹饪的人被扔到地球上，被给予 100 天时间、一个炉灶和一冰箱食物却没有任何使用说明为例。在最初探索厨房的过程中，可能会产生大量嘈杂且与实际烹饪无关的数据。无监督学习可以通过聚类等方法，从这些数据中找出产生可食用餐食的相似日子的模式，但它并非万能，有时也可能只是找到一些相似但最终无用的数据。

下面通过一个简单的表格来对比两者的区别：
| 学习类型 | 数据特点 | 应用示例 |
| ---- | ---- | ---- |
| 监督学习 | 有标签数