28、无监督SVM：深入解析与应用

无监督SVM：深入解析与应用

1 无监督SVM的定义

无监督支持向量机（SVM）是一种机器学习方法，它能够在没有标签的数据集中找到结构。传统的监督SVM依赖于已标注的数据来构建分类模型，而无监督SVM则通过寻找数据的内在模式来进行分类或聚类。无监督SVM的关键在于如何处理未标记的数据点，并确定最优的超平面，从而实现数据的分离或聚类。

1.1 无监督SVM的特点

• 无需标签 ：无监督SVM不需要预先标注的数据，因此适用于大量未标注数据的情况。
• 结构发现 ：它能够发现数据中的潜在结构，如聚类中心或异常点。
• 鲁棒性强 ：相比其他无监督方法，无监督SVM在处理噪声数据时表现更为稳定。

2 算法原理

无监督SVM的核心思想是通过最大化数据点之间的间隔来找到最优的超平面。在无监督场景中，这个间隔通常是通过最小化数据点到超平面的距离来实现的。具体来说，无监督SVM的目标是找到一个超平面，使得数据点到该超平面的距离最小化，同时保持数据点的分布特性。

2.1 数据预处理

在应用无监督SVM之前，通常需要对数据进行预处理，包括标准化、归一化等操作。预处理步骤如下：