《無監督學習》PPT課件無監督學習的定義與重要性無監督學習的基本方法無監督學習的常見算法無監督學習的挑戰與未來發展無監督學習的實際應用案例contents目錄01無監督學習的定義與重要性總結詞無監督學習是一種機器學習的方法，它利用無標簽數據進行模型訓練，以發現數據的內在結構和規律。詳細描述無監督學習通過學習輸入數據的內在結構和模式，對數據進行分類、聚類、降維等處理，而不需要人工標注或標簽。這種方法在處理大量未標記數據時非常有用，可以自動地從數據中提取有用的信息。無監督學習的定義總結詞無監督學習在許多領域都具有重要的應用價值，例如數據挖掘、機器視覺、自然語言處理等。詳細描述無監督學習能夠處理大規模數據集，發現隱藏在數據中的模式和規律，對于數據驅動的決策和預測具有重要意義。此外，無監督學習還可以用于異常檢測、推薦系統、降維等領域，為許多實際問題提供了有效的解決方案。無監督學習的重要性總結詞無監督學習在許多實際應用場景中都有廣泛的應用，例如社交網絡分析、市場細分、圖像識別等。詳細描述在社交網絡分析中，無監督學習可以用于發現社區結構和用戶行為模式。在市場細分中，無監督學習可以對客戶進行分類和聚類，以實現更精準的市場營銷。在圖像識別中，無監督學習可以通過降維和聚類等方法對圖像進行特征提取和分類，提高圖像識別的準確率。無監督學習的應用場景02無監督學習的基本方法

聚類算法K-means聚類通過迭代方式將數據劃分為K個聚類，使得每個數據點與其所在聚類的中心點之間的距離之和最小。DBSCAN聚類基于密度的聚類方法，通過不斷擴展高密度區域來形成聚類。層次聚類通過不斷合并或分裂數據點來形成聚類，最終形成一個層次結構。01通過線性變換將高維數據投影到低維空間，同時保留數據的主要特征。主成分分析（PCA）02通過非線性變換將高維數據嵌入到低維空間，保留數據的局部和全局結構。t-分布鄰域嵌入算法（t-SNE）03通過投影將高維數據轉換為低維空間，同時使得同類數據點盡可能接近，異類數據點盡可能遠離。線性判別分析（LDA）降維算法通過挖掘頻繁項集來發現數據集中的關聯規則。頻繁項集挖掘通過評分函數對關聯規則進行評估，以確定規則的置信度和支持度。關聯規則評分通過提升方法將關聯規則學習與其他機器學習算法相結合，以提高分類和預測的準確性。提升方法關聯規則學習03無監督學習的常見算法一種常見的無監督學習算法，用于將數據集劃分為K個聚類。K-means算法通過迭代過程將數據集劃分為K個聚類，每個聚類由其質心（即聚類中心）表示。算法開始時隨機選擇K個點作為質心，然后迭代地將每個數據點分配給最近的質心，并重新計算質心位置，直到達到收斂條件。K-means聚類算法一種自底向上的聚類方法，通過不斷合并小聚類形成大聚類。層次聚類算法從每個數據點作為一個單獨的聚類開始，然后按照某種距離度量（如歐氏距離）將這些聚類合并成更大的聚類，直到滿足終止條件（如達到預設的聚類數量或達到某個距離閾值）。層次聚類算法一種降維技術，通過線性變換將原始特征轉換為新的特征。PCA通過找到一個正交變換，將原始特征空間轉換為新的特征空間，其中新特征的方差最大。這有助于去除原始特征中的冗余信息，降低數據的維度，同時保留最重要的特征。主成分分析（PCA）用于發現數據集中項集之間的關聯規則的算法。關聯規則挖掘是用于發現數據集中項集之間的有趣關系的一種方法。Apriori算法是一種流行的關聯規則挖掘算法，它使用先驗知識來生成候選項集，并使用支持度和置信度度量來過濾出有趣的關聯規則。關聯規則挖掘算法（如Apriori）04無監督學習的挑戰與未來發展去除異常值、缺失值和重復值，確保數據質量。數據清洗從大量特征中篩選出與目標變量最相關的特征，降低維度。特征選擇將數據轉換為適合算法處理的格式，如矩陣或向量。數據轉換數據預處理與特征選擇衡量算法預測結果的正確率。準確率評估分類算法的查全率和查準率。召回率與精確率評估分類算法的分類性能。AUC-ROC使用輪廓系數、Calinski-Harabasz指數等指標評估聚類效果。聚類效果評估評估無監督學習算法的性能降維與可視化利用深度聚類算法對數據進行自動分類。聚類分析異常檢測生成模型01020403利用深度生成模型生成新的數據樣本。利用深度學習技術對高維數據進行降維處理，并可視化結果。利用深度學習技術檢測數據中的異常值和離群點。無監督學習在深度學習中的應用05無監督學習的實際應用案例無監督學習算法可以用于分析電商用戶的購買記錄、瀏覽歷史等數據，挖掘用戶的購買習慣、興趣偏好等信息，幫助電商企業更好地理解用戶需求，優化產品推薦和營銷策略。用戶行為分析通過無監督學習算法，可以檢測出異常購買行為，如大量購買同一商品、短時間內多次購買等，有助于及時發現并預防欺詐行為。異常檢測電商用戶行為分析無監督學習算法可以用于社交網絡分析，通過分析用戶之間的互動關系，發現不同的社區或群體，有助于理解用戶群體的興趣和行為特征。通過無監督學習算法，可以對社交網絡中的用戶影響力進行排名，幫助企業找到具有影響力的關鍵用戶，進行精準營銷和推廣。社交網絡分析影響力排名社區發現圖像識別與分類圖像聚類無監督學習算法可以