21、无监督学习技术：聚类算法深入解析

无监督学习技术：聚类算法深入解析

在当今的机器学习领域，虽然有监督学习占据了大部分应用场景和投资方向，但实际上大量可用数据是未标记的。这意味着我们有输入特征 X ，却没有对应的标签 y 。有观点认为，如果将智能比作一个蛋糕，无监督学习就是蛋糕本身，有监督学习是蛋糕上的糖霜，强化学习则是那颗樱桃，这充分说明了无监督学习蕴含着巨大的潜力。

无监督学习任务概述

无监督学习包含多种任务和算法，以下是一些常见的任务：
- 聚类 ：把相似的实例归为一组，形成簇。它在数据分、客户细分、推荐系统、搜索引擎、图像分割、半监督学习和降维等方面都有广泛应用。
- 异常检测 ：学习“正常”数据的特征，以此检测异常实例，如生产线上的次品或时间序列中的新趋势。
- 密度估计 ：估计生成数据集的随机过程的概率密度函数（PDF），常用于异常检测，处于低密度区域的实例很可能是异常值，同时也有助于数据分析和可视化。

聚类及其应用

聚类是指将相似的实例识别出来并分配到簇中的任务。它与分类不同，是一种无监督任务。聚类在众多领域都有重要应用：
1. 客户细分 ：根据客户的购买行为、网站活动等对客户进行聚类，有助于了解客户需求，从而调整产品和营销活动。例如，在推荐系统中，可以为同一簇的用户推荐他们可能喜欢的内容。
2. 数据分析 ：在分析新数据集时，先发现相似实例的簇，分别分析这些簇会更容易。