作者:禅与计算机程序设计艺术
1.简介
无监督学习(Unsupervised Learning)是指机器学习中,由训练数据自动提取隐藏结构并进行分析而产生模型的类型。应用场景包括图像分割、文本分类、推荐系统等。本文将带领大家快速上手scikit-learn中的聚类算法模块。
Scikit-learn 是 Python 中用于机器学习的优秀工具包。它提供了许多高级的功能,如特征工程、数据预处理、模型选择、模型评估等。此外,还内置了许多用于无监督学习的算法模块,如 K-Means、DBSCAN、GMM等。因此,通过本教程,读者可以快速掌握基于 scikit-learn 的无监督学习算法,并运用到实际项目中。
本教程主要涉及的内容如下:
- 背景介绍:首先介绍无监督学习的概念及其分类。
- 基本概念术语说明:本节介绍无监督学习的基本概念,并对相关术语进行说明。
- 核心算法原理和具体操作步骤以及数学公式讲解:本节主要介绍两种典型的聚类算法——K-Means 和 DBSCAN。
- 具体代码实例和解释说明:本节基于两个例子详细阐述聚类算法的操作流程及相应的实现。
- 未来发展趋势与挑战:最后谈谈聚类的未来发展方向和挑战。
- 附录常见问题与解答:提供一些常见问题的解答。
2.基本概念及术语说明
2.1 定义
无监督学习(Unsupervised Learning)是指机器学习中,由训练数据自动提取隐藏结构并进行分析而产生模型的类型。应用场景包括图像分割、文本分类、推荐系统等。
无监督学习包含三种任务:
- 聚类:把样本分成若干个