机器学习原理与实战-无监督学习
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详细描述
在电商平台上，用户的行为和偏好各不相同。通过收集用户的购买记录、浏览历史等数据，利用K-均 值聚类算法将用户划分为不同的群体。这样，商家可以根据不同群体的特点和需求，制定个性化的营 销策略，提高转化率和用户满意度。
层次聚类在社交网络社区发现中的应用
总结词
利用层次聚类算法，在社交网络中发现具有相似兴趣和行为的社区，有助于用户找到志 同道合的人和资源。
能够发现任意形状的聚类，适用于大规模数据集；可以确定聚类的数量，不需要 预先设定。
缺点
计算复杂度高，时间复杂度为O(n^3)，其中n为数据点的数量；对参数敏感，不 同的参数设置可能导致不同的聚类结果；无法处理非凸形状的聚类。
04
主成分分析（PCA）
算法原理
主成分分析（PCA）是一种常用的无 监督学习方法，它通过线性变换将原 始特征转换为一组各维度线性无关的 表示，即主成分。
特征向量。
03
5. 数据降维：将原始数 据投影到选定的主成分 上，得到降维后的数据
。
05
2. 计算协方差矩阵：计 算标准化后的数据的协
方差矩阵。
02
4. 选择主成分：选择前 k个最大的特征值对应 的特征向量，构成转换
矩阵。
04
算法优缺点
优点
PCA是一种简单且有效的降维方法，能够保留数据的主要特征，使得降维后的数据仍能反映数据的分布和结构。 PCA在数据可视化、特征选择、高维数据处理等方面有广泛应用。
详细描述
在社交网络中，用户可以根据兴趣和行为形成不同的社区。通过收集用户的互动数据， 如发帖、评论、点赞等，利用层次聚类算法将用户划分为不同的社区。这样，用户可以 更容易地找到和自己兴趣相似的群体，共享资源和经验，提高社交网络的参与度和活跃
度。
主成分分析在数据降维中的应用
总结词
通过主成分分析算法，降低高维数据的 维度，提取主要特征，有助于提高数据 可视化和分析的效率。
缺点
PCA假设数据各维度之间是线性相关的，如果数据各维度之间存在非线性关系，PCA可能无法提取出数据的全部 特征。此外，PCA对异常值比较敏感，异常值可能会对协方差矩阵的计算产生较大影响。
05
无监督学习实战案例
K-均值聚类在电商用户分群中的应用
总结词
通过无监督学习算法K-均值聚类，将电商用户分为具有相似购买行为的群体，有助于制定更精准的营 销策略。
无监督学习的常用算法
K-means聚类
一种常见的聚类算法，通过将数据划分为K个聚类，使得每个数据点 与其所在聚类的质心距离最小。
层次聚类
一种基于距离的聚类算法，通过将数据点按照距离进行层次分解，形 成树状的聚类结构。
主成分分析（PCA）
一种常用的降维算法，通过将高维数据投影到低维空间，保留数据的 主要特征，降低数据的维度。
分类
无监督学习可以分为聚类和降维两种 类型。聚类是将数据按照相似性进行 分类，而降维则是将高维数据降低到 低维，以便更好地理解和分析数据。
无监督学习的应用场景
聚类
在市场细分、用户画像、文本挖掘等领域，可以将用户或数据按照相似性进行 分类，以便更好地理解用户需求和市场趋势。
降维
在图像处理、自然语言处理等领域，可以通过降维技术降低数据的维度，提高 处理速度和降低计算成本。
算法步骤
2. 将每个数据点视为一个独 立的聚类。
1. 计算所有数据点之间的距 离。
02
01
03
3. 按照距离最近的原则，将 最近的两个聚类合并成一个
新的聚类。
4. 重复步骤3，直到满足终 止条件（如聚类数量或距离
阈值）。
04
05
5. 将树状结构从上到下进行 剪枝，形成最终的聚类结果
。
算法优缺点
优点
机器学习原理与实战-无监督 学习
汇报人： 2024-01-01
目录
• 无监督学习概述 • K-均值聚类算法 • 层次聚类算法 • 主成分分析（PCA） • 无监督学习实战案例
01
无监督学习概述
定义与分类
定义
无监督学习是指在没有标签数据的情 况下，让机器通过学习数据的内在规 律和结构，对数据进行分类、聚类等 任务的一种机器学习方法。
类结果。
3. 对于非凸形状的聚类或具有复杂结构的聚类，K均值算法可能无法获得理想的聚类效果。
缺点
2. 对初始聚类中心敏感，不同的初始值可能导致 不同的聚类结果。
03
层次聚类算法
算法原理
01
层次聚类算法基于距离度量，将 数据点按照距离远近进行层次聚 合，形成树状结构。
02
算法通过不断地合并距离最近的 聚类，或者拆分大的聚类来达到 最优的聚类结果。
PCA通过最大化数据方差的方式，将 数据投影到最能代表数据变动的方向 上，从而保留了数据的主要特征。
PCA的主要思想是将高维数据投影到 低维空间，同时保留数据的主要特征 ，从而达到降维和简化数据的目的。
算法步骤
1. 数据标准化：将原始 数据标准化，使得每个 特征的均值为0，标准
差为1。
01
3. 计算协方差矩阵的特 征值和特征向量：求解 协方差矩阵的特征值和
VS
详细描述
在处理高维数据时，由于维度过高会导致 数据难以分析和可视化。通过主成分分析 算法，可以将高维数据降维到低维空间， 同时保留数据中的主要特征。这样，可以 更容易地观察数据的分布和规律，提高数 据分析和挖掘的效率。
THANKS
谢谢您的观看
自编码器（Autoencoder）
一种用于降维的神经网络模型，通过将输入数据压缩和编码成低维表 示，再从低维表示重构出原始数据，实现数据的降维。
02
K-均值聚类算法
算法原理
K-均值聚类算法是一种基于距离度量的无监督学习方法，通过将数据划分为K个聚类 ，使得同一聚类内的数据尽可能相似，不同聚类间的数据尽可能不同。
算法原理基于距离度量，通过计算每个数据点与聚类中心之间的距离，将数据点划 分到最近的聚类中心所在的聚类中。
聚类中心是通过迭代更新算法确定的，每个聚类的数据点平均值被视为该聚类的中 心。
算法步骤
确定聚类数目K。
重复以下步骤直到聚类中 心收敛
2. 更新每个聚类的中心为 该聚类中所有数据点的平
均值。
随机选择K个数据点作为初 始聚类中心。
1. 将每个数据点划分到最 近的聚类中心所在的聚类
中。
返回最终的聚类中心和聚 类结果。
算法优缺点
01
优点
02
1. 简单易实现，计算复杂度相对较低，适合处理大规模数据集
。
2. 可以发现任何形状的聚类。
03
算法优缺点
• 对异常值和噪声具有较强的鲁棒性。
算法优缺点
1. 需要预先确定聚类数目K，这可能是一个主 观决策，且选择不同的K值可能会得到不同的聚
在电商平台上，用户的行为和偏好各不相同。通过收集用户的购买记录、浏览历史等数据，利用K-均 值聚类算法将用户划分为不同的群体。这样，商家可以根据不同群体的特点和需求，制定个性化的营 销策略，提高转化率和用户满意度。
层次聚类在社交网络社区发现中的应用
总结词
利用层次聚类算法，在社交网络中发现具有相似兴趣和行为的社区，有助于用户找到志 同道合的人和资源。
能够发现任意形状的聚类，适用于大规模数据集；可以确定聚类的数量，不需要 预先设定。
缺点
计算复杂度高，时间复杂度为O(n^3)，其中n为数据点的数量；对参数敏感，不 同的参数设置可能导致不同的聚类结果；无法处理非凸形状的聚类。
04
主成分分析（PCA）
算法原理
主成分分析（PCA）是一种常用的无 监督学习方法，它通过线性变换将原 始特征转换为一组各维度线性无关的 表示，即主成分。
特征向量。
03
5. 数据降维：将原始数 据投影到选定的主成分 上，得到降维后的数据
。
05
2. 计算协方差矩阵：计 算标准化后的数据的协
方差矩阵。
02
4. 选择主成分：选择前 k个最大的特征值对应 的特征向量，构成转换
矩阵。
04
算法优缺点
优点
PCA是一种简单且有效的降维方法，能够保留数据的主要特征，使得降维后的数据仍能反映数据的分布和结构。 PCA在数据可视化、特征选择、高维数据处理等方面有广泛应用。
详细描述
在社交网络中，用户可以根据兴趣和行为形成不同的社区。通过收集用户的互动数据， 如发帖、评论、点赞等，利用层次聚类算法将用户划分为不同的社区。这样，用户可以 更容易地找到和自己兴趣相似的群体，共享资源和经验，提高社交网络的参与度和活跃
度。
主成分分析在数据降维中的应用
总结词
通过主成分分析算法，降低高维数据的 维度，提取主要特征，有助于提高数据 可视化和分析的效率。
缺点
PCA假设数据各维度之间是线性相关的，如果数据各维度之间存在非线性关系，PCA可能无法提取出数据的全部 特征。此外，PCA对异常值比较敏感，异常值可能会对协方差矩阵的计算产生较大影响。
05
无监督学习实战案例
K-均值聚类在电商用户分群中的应用
总结词
通过无监督学习算法K-均值聚类，将电商用户分为具有相似购买行为的群体，有助于制定更精准的营 销策略。
无监督学习的常用算法
K-means聚类
一种常见的聚类算法，通过将数据划分为K个聚类，使得每个数据点 与其所在聚类的质心距离最小。
层次聚类
一种基于距离的聚类算法，通过将数据点按照距离进行层次分解，形 成树状的聚类结构。
主成分分析（PCA）
一种常用的降维算法，通过将高维数据投影到低维空间，保留数据的 主要特征，降低数据的维度。
分类
无监督学习可以分为聚类和降维两种 类型。聚类是将数据按照相似性进行 分类，而降维则是将高维数据降低到 低维，以便更好地理解和分析数据。
无监督学习的应用场景
聚类
在市场细分、用户画像、文本挖掘等领域，可以将用户或数据按照相似性进行 分类，以便更好地理解用户需求和市场趋势。
降维
在图像处理、自然语言处理等领域，可以通过降维技术降低数据的维度，提高 处理速度和降低计算成本。
算法步骤
2. 将每个数据点视为一个独 立的聚类。
1. 计算所有数据点之间的距 离。
02
01
03
3. 按照距离最近的原则，将 最近的两个聚类合并成一个
新的聚类。
4. 重复步骤3，直到满足终 止条件（如聚类数量或距离
阈值）。
04
05
5. 将树状结构从上到下进行 剪枝，形成最终的聚类结果
。
算法优缺点
优点
机器学习原理与实战-无监督 学习
汇报人： 2024-01-01
目录
• 无监督学习概述 • K-均值聚类算法 • 层次聚类算法 • 主成分分析（PCA） • 无监督学习实战案例
01
无监督学习概述
定义与分类
定义
无监督学习是指在没有标签数据的情 况下，让机器通过学习数据的内在规 律和结构，对数据进行分类、聚类等 任务的一种机器学习方法。
类结果。
3. 对于非凸形状的聚类或具有复杂结构的聚类，K均值算法可能无法获得理想的聚类效果。
缺点
2. 对初始聚类中心敏感，不同的初始值可能导致 不同的聚类结果。
03
层次聚类算法
算法原理
01
层次聚类算法基于距离度量，将 数据点按照距离远近进行层次聚 合，形成树状结构。
02
算法通过不断地合并距离最近的 聚类，或者拆分大的聚类来达到 最优的聚类结果。
PCA通过最大化数据方差的方式，将 数据投影到最能代表数据变动的方向 上，从而保留了数据的主要特征。
PCA的主要思想是将高维数据投影到 低维空间，同时保留数据的主要特征 ，从而达到降维和简化数据的目的。
算法步骤
1. 数据标准化：将原始 数据标准化，使得每个 特征的均值为0，标准
差为1。
01
3. 计算协方差矩阵的特 征值和特征向量：求解 协方差矩阵的特征值和
VS
详细描述
在处理高维数据时，由于维度过高会导致 数据难以分析和可视化。通过主成分分析 算法，可以将高维数据降维到低维空间， 同时保留数据中的主要特征。这样，可以 更容易地观察数据的分布和规律，提高数 据分析和挖掘的效率。
THANKS
谢谢您的观看
自编码器（Autoencoder）
一种用于降维的神经网络模型，通过将输入数据压缩和编码成低维表 示，再从低维表示重构出原始数据，实现数据的降维。
02
K-均值聚类算法
算法原理
K-均值聚类算法是一种基于距离度量的无监督学习方法，通过将数据划分为K个聚类 ，使得同一聚类内的数据尽可能相似，不同聚类间的数据尽可能不同。
算法原理基于距离度量，通过计算每个数据点与聚类中心之间的距离，将数据点划 分到最近的聚类中心所在的聚类中。
聚类中心是通过迭代更新算法确定的，每个聚类的数据点平均值被视为该聚类的中 心。
算法步骤
确定聚类数目K。
重复以下步骤直到聚类中 心收敛
2. 更新每个聚类的中心为 该聚类中所有数据点的平
均值。
随机选择K个数据点作为初 始聚类中心。
1. 将每个数据点划分到最 近的聚类中心所在的聚类
中。
返回最终的聚类中心和聚 类结果。
算法优缺点
01
优点
02
1. 简单易实现，计算复杂度相对较低，适合处理大规模数据集
。
2. 可以发现任何形状的聚类。
03
算法优缺点
• 对异常值和噪声具有较强的鲁棒性。
算法优缺点
1. 需要预先确定聚类数目K，这可能是一个主 观决策，且选择不同的K值可能会得到不同的聚