21、无监督学习技术：聚类与K-Means算法详解

无监督学习技术：聚类与K-Means算法详解

1. 无监督学习的重要性与应用场景

在当今的机器学习领域，虽然大多数应用基于监督学习，且大部分投资也倾向于此，但实际上可用数据中绝大部分是未标记的。计算机科学家Yann LeCun曾形象地比喻：“如果智能是一块蛋糕，无监督学习就是蛋糕本身，监督学习是蛋糕上的糖霜，强化学习则是樱桃。”这充分说明了无监督学习蕴含着巨大的潜力。

以制造业生产线为例，若要创建一个检测产品缺陷的系统，自动拍照容易获得大量图片，但缺乏标签。若使用传统的二元分类器，需要人工对每张图片进行标记，这既耗时又昂贵，还容易出错。而且，一旦产品发生变化，整个标记过程又得重新开始。此时，无监督学习就能发挥作用，它可以在无需人工标记每张图片的情况下，充分利用未标记的数据。

无监督学习包含多种任务和算法，常见的有降维、聚类、异常检测和密度估计。
- 聚类 ：将相似的实例分组到不同的簇中，可用于数据分析、客户细分、推荐系统、搜索引擎、图像分割、半监督学习和降维等。
- 异常检测 ：学习“正常”数据的特征，从而检测出异常实例，如生产线上的缺陷产品或时间序列中的新趋势。
- 密度估计 ：估计生成数据集的随机过程的概率密度函数，常用于异常检测，低密度区域的实例很可能是异常值，也有助于数据分析和可视化。

2. 聚类的概念与应用

聚类是将相似实例归为一类的任务。与分类不同，聚类是无监督学习任务。例如，在鸢尾花数据集中，有标记的数据适合使用分类算法，如逻辑回归、支持向量机或随机森林分类器；而无标记的数据则需要