16、聚类与分类：机器学习的核心技术解析

聚类与分类：机器学习的核心技术解析

在当今数据驱动的时代，机器学习作为一项关键技术，正广泛应用于各个领域。它主要基于数据优化技术，旨在寻找低秩子空间以最优嵌入数据，并运用回归方法对不同类型的数据进行聚类和分类。

1. 机器学习基础概述

机器学习提供了一套系统的数学方法，用于从数据中提取有意义的特征，即数据挖掘，同时将数据划分为不同且有意义的模式，以辅助决策。在商业应用中，这通常被称为预测分析，是现代数据驱动决策的前沿领域。在集成系统，如自主机器人中，各种机器学习组件（如处理视觉和触觉刺激的组件）可以集成形成人工智能（AI）。AI 建立在集成的机器学习算法之上，而这些算法从根本上源于优化技术。

机器学习主要分为两大类：监督式机器学习和无监督式机器学习。

监督式机器学习中，算法会得到带有标签的数据集。训练数据由教师或专家进行标注，通过优化和回归方法找到最适合给定标签数据的模型，然后用于对新数据进行预测和分类。监督式学习还有一些重要的变体，包括半监督学习、主动学习和强化学习。
- 半监督学习：训练数据不完整，部分输入输出关系缺失。
- 主动学习：算法根据预算只能获取有限实例的训练标签，并需要优化选择获取标签的对象。
- 强化学习：使用奖励或惩罚作为训练标签来构建最佳模型。

无监督式机器学习则没有给定标签，算法需要以一种有原则的方式在数据中寻找模式，以确定如何对数据进行聚类并生成标签，用于预测和分类新数据。其目标可能是发现嵌入在低秩子空间中的数据模式，以便进行特征工程或特征提取来构建合适的模型。

2. 特征选择与数据挖掘

为了利用数据进行诊断、预测和控制，必须提取数据的主要特