机器学习算法类别

机器学习算法类别

分类与聚类

l  Classification (分类)：

给定一堆样本数据，以及这些数据所属的类别标签，通过算法来对预测新数据的类别

有先验知识

 

l  Clustering(聚类)：

事先并不知道一堆数据可以被划分到哪些类，通过算法来发现数据之间的相似性，从而将相似的数据划入相应的类，简单地说就是把相似的东西分到一组

没有先验知识

 

 

常见的分类与聚类算法

Ø  常用的分类算法：k-最近邻法(k-nearestneighbor，kNN)，决策树分类法，朴素贝叶斯分类算法(native Bayesian classifier)、支持向量机(SVM)的分类器，神经网络法，模糊分类法等等。

 

Ø  常见聚类算法： K均值(K-meansclustering)聚类算法、K-MEDOIDS算法、CLARANS算法；BIRCH算法、CURE算法、CHAMELEON算法等；基于密度的方法：DBSCAN算法、OPTICS算法、DENCLUE算法等；基于网格的方法：STING算法、CLIQUE算法、WAVE-CLUSTER算法；

监督学习与无监督学习

机器学习按照训练数据是否有“先验知识”，一般划分为三类：

1)        监督学习(supervised learning)

2)        无监督学习(unsupervised learning)

3)        半监督学习(semi-supervised learning)

 

 注释：

ü  监督式学习技术需要关于结果的先验知识

例如，如果我们正在研究一个市场活动的历史数据，我们可以根据市场是否产生预期的反应来对数据进行分类，或决定下一步要花多少钱。监督式学习技术为预测和分类提供了强大的工具。

 

ü  无监督学习技术不需要先验知识。

例如，在某些欺诈的案例中，只有当事情发生很久以后，我们才可能知道某次交易是不是欺诈。在这种情况下，与其试图预测哪些交易是欺诈，我们不如使用机器学习来识别那些可疑的交易，并做出标记，以备后续观察。我们对某种特定的结果缺乏先验知识、但仍希望从数据中汲取有用的洞察时，就要用到无监督式学习。

 

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对于一个 classifier ，通常需要你告诉它“这个东西被分为某某类”这样一些例子，理想情况下，一个 classifier 会从它得到的训练集中进行“学习”，从而具备对未知数据进行分类的能力，这种提供训练数据的过程通常叫做 supervised learning (监督学习)

 

聚类的时候，我们并不关心某一类是什么，我们需要实现的目标只是把相似的东西聚到一起，因此，一个聚类算法通常只需要知道如何计算相似度就可以开始工作了，因此 clustering 通常并不需要使用训练数据进行学习，这在 Machine Learning 中被称作 unsupervised learning (无监督学习).