AI学习指南机器学习篇-半监督聚类原理

AI学习指南机器学习篇-半监督聚类原理

在机器学习领域，聚类是一种常用的数据分析技术，它的目标是将数据集分为若干个组，每个组内的数据点彼此相似，而不同组之间的数据点则差异较大。聚类可以帮助我们发现数据集中的模式和结构，对于数据分析和特征提取非常有帮助。而半监督聚类则是一种结合了监督学习和非监督学习的方法，它既利用了标记数据进行学习，又能够利用未标记数据进行模型的训练。

在本文中，我们将详细介绍半监督聚类的原理，包括使用标记数据和未标记数据的方法。我们将解释半监督聚类中的图上的半监督学习、共享聚类中心等核心概念，并通过详细的示例来帮助读者理解。

半监督聚类的原理

传统聚类算法

在正式介绍半监督聚类之前，我们先简要回顾一下传统的聚类算法。传统的聚类算法通常是基于数据点之间的相似度进行操作的。常见的聚类算法包括K均值聚类、层次聚类、DBSCAN等。这些算法通常要求在训练过程中所有的数据点都是可观测的，并且不涉及标记数据。

半监督聚类的挑战

然而，在现实中，我们往往会遇到一些问题，例如对于大规模数据集，获取标记数据是非常昂贵和耗时的；又或者对于一些特定领域，标记数据很难获取。针对这些问题，半监督学习提供了一种解决方案，它允许我们同时利用标记数据和未标记