scikit-learn 实战之非监督学习_平面上有以下五个点:(1,2)、(2,4)、(1,-1)、(2,5)、(0,-3),用kmeans算-优快云博客

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本文介绍了非监督学习的概念，并通过scikit-learn库详细阐述了K-Means聚类算法的原理和步骤。通过一个实例展示了如何使用K-Means进行数据聚类，帮助理解非监督学习在实际问题中的应用。

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scikit-learn 实战之非监督学习

非监督学习（英语：Unsupervised learning）是机器学习中十分重要的一个分支。这是实验课程的第一章节，将带你了解什么是非监督学习？并学会用 K-Means 算法完成一个聚类实验。

你可以通过下面命令下载代码与数据，作为参照对比进行学习。

$ wget http://labfile.oss.aliyuncs.com/courses/880/k_means_cluster.py
$ wget http://labfile.oss.aliyuncs.com/courses/880/cluster_data.csv

什么是非监督学习？笼统来讲，它和监督学习是一个相对的概念。在监督学习的过程中，我们需要对训练数据打上标签，这是必不可少的一步。而非监督学习中，就不再不需要提前对数据进行人工标记。

举个例子，比如我们现在有一堆动物的照片。在监督学习中，我们需要提前对每张照片代表的动物进行标记。这一张是狗，那一张是猫，然后再进行训练。最后，模型对于新输入的照片，就能分清楚动物的类别。

当进行非监督学习时，就不需要提前对照片进行标记了。我们只需要将所有的训练样本照片「喂」给算法即可。注意，这个时候和监督学习有一些不同，非监督学习只能识别出训练样本里包含了几种类别的动物，而并不能直接告诉你这只是猫，那一只是狗。但是，这里的类别数量一般都不会太大，你可以手动对类别进行