23、无监督决策树的应用与优化

无监督决策树的应用与优化

1. 引言

无监督决策树是一种在无标签数据中发现结构和模式的机器学习模型。与传统的监督学习决策树不同，无监督决策树不需要预先标记的数据集即可进行有效的分类和回归任务。通过引入无监督学习技术，无监督决策树能够在未标注的数据中找到潜在的规律，从而为数据分析和处理提供有力支持。本文将详细介绍无监督决策树的基本原理、构建方法、评估指标以及应用场景。

2. 无监督决策树的基本原理

2.1 决策树的演变

传统的监督学习决策树依赖于明确的标签信息来进行节点分裂。然而，在许多实际场景中，获取标签信息可能是昂贵或不可行的。因此，无监督决策树应运而生。无监督决策树通过聚类或其他无监督方法来确定分裂节点的标准，从而在未标注的数据中发现潜在的结构和模式。

2.2 分裂节点的选择

在无监督决策树中，分裂节点的选择是一个关键问题。常见的分裂标准包括：

• 信息增益 ：通过最大化信息增益来选择最优分裂属性。
• 基尼指数 ：通过最小化基尼指数来选择最优分裂属性。
• 距离度量 ：通过计算样本间的距离来确定分裂节点，适用于聚类方法。

分裂标准	描述
信息增益	选择使得信息熵减少最多的属性作为分裂属