【吴恩达机器学习】学习笔记——1.5无监督学习

本文介绍了无监督学习的概念及聚类算法的工作原理,并探讨了其在大型计算机集群、社交网络分析、市场分割和天文数据分析等领域的应用。此外,还提到了鸡尾酒会算法如何用于分离混合声音信号。

1 无监督学习:在不知道数据点的含义的情况下,从一个数据集中找出数据点的结构关系。

2 聚类算法:相同属性的数据点会集中分布,聚集在一起,聚类算法将数据集分成不同的聚类。也就是说,机器不知道这些数据点具体是什么属性,到底是干什么的,但是可以将具有相同属性的数据点归为一类。

3 无监督学习的应用:

  • 大型计算机集群:找出趋于协同工作的机器,将其放在一起将提高效率
  • 社交网络分析:找出哪些人之间是好朋友的关系,哪些仅仅是认识
  • 市场分割:将客户分类,找出细分市场,从而更有效的进行销售
  • 天文数据分析:星系是如何诞生

4 鸡尾酒会算法:将两个录音中的声音进行分析,这样距离麦克风不同的人声或者音乐将会被分离出来。

居然用一行代码就搞定了!!

1 [W, s, v] = svd((repmat(sum(x.*x,1),size(x,1),1).*x)*x');

Octave

转载于:https://www.cnblogs.com/JJJanepp/p/8446914.html

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