关于无监督学习算法你应该知道的一切
已发表: 2020-03-24目录
无监督学习算法
机器学习近年来有了很大的发展，无监督学习就是其中的一部分。 机器学习是一个广泛的主题，这就是为什么它被分为三类。 在这三个中，我们将在本文中讨论无监督学习。 无监督学习是科技领域相对较新的主题之一。
它有很多挑战，但也有很多优点。 在本文中，您将了解无监督学习是什么、它是如何工作的、它的问题是什么、它的优势以及其中存在哪些算法。 我们已尽可能全面地保留它。
那么，让我们开始吧。
什么是无监督学习？
当你不给学习算法任何标签并让它自己在输入中找到结构时，它被称为无监督学习。 无监督学习是三种机器学习类型之一； 另外两个是半监督学习和监督学习。 无监督学习本身可以是达到目的或目标的手段。
要理解无监督学习，请将其想象为考官没有答案键来比较您的答案的测试。 那将是多么令人兴奋的测试，对吧？ 好吧，无监督学习使您能够处理输入并找到您正在寻找的答案。 也许您想在输入中找到以前没有注意到的模式。 或者您可能想了解数据在特定空间中的分布情况。
无监督学习的问题
无监督学习可能非常流行，但这并不意味着它没有问题。 由于这些算法，您可能会面临多种挑战。 首先，当你使用无监督学习时，你无法弄清楚你是否完成了任务。
那是因为，在监督学习中，你有一个标准来比较你的输出。 您可以根据模型调整定义支持决策制定的指标。 召回率、精度和其他类似度量可帮助您了解模型的准确度。 您可以调整该模型的参数以提高其准确性。 如果你的准确率不高，你会得到相应的分数，这意味着你需要改进你的模型。
无监督学习没有任何标签。 因此，几乎不可能客观地衡量模型的准确性。 您如何确定您的 k-means 聚类算法找到了正确的聚类？ 您将如何确定其输出的准确性？ 监督学习为您提供准确度分数，以帮助您确定输出是否正确。 但是使用无监督学习，你就没有那么奢侈了。 详细了解监督学习的类型。
现在，无监督学习是否对解决问题有用取决于很多因素。 如果没有任何应用，无监督学习就不会如此流行。 我们已经在下一节讨论了它的重要性。
为什么无监督学习是必要的
阅读挑战后，这种方法构成，您可能想知道它是否有用。 嗯，无监督学习有很多好处，它如此流行的一些原因如下：
- 它使机器能够解决人类思维由于偏见或能力而无法解决的问题。
- 无监督学习适用于探索未知数据。 如果你不知道你需要找到什么，那么这对你来说是完美的方法。
- 注释大型数据集的成本非常高。 因此，专家们依靠几个例子来解决这个问题。
- 如果您不知道数据有多少类，则需要使用无监督学习算法。 一个很好的例子是数据挖掘。
一个很好的无监督学习例子是推荐系统。 推荐系统通过收集一个人的历史数据并相应地提出他们的推荐来工作。 这些推荐系统使用无监督学习来提出这样的建议。 这些系统的示例包括 Netflix 和 YouTube。
因此，您可以看到无监督学习对于解决特定类型的问题非常有效。 现在您已经认识到它的重要性，我们可以进入更详细的部分并查看其类别。
无监督学习的类别
我们可以将无监督学习分为两类：
参数
当您假设数据的参数分布时，您将使用这些无监督学习算法。 在这种情况下，您认为均值和标准差参数化了典型分布族的所有成员。 您还假设数据源自遵循基于一组特定参数的概率分布的总体。
这意味着您只需知道平均值和标准偏差就可以知道未来观察的概率。 您将使用期望最大化算法和高斯混合模型的构造来预测您拥有的样本的类别。 由于您有要使用的答案标签，因此解决此类问题会有些棘手且更具挑战性。 你不会有任何纠正措施来比较你的结果。
非参数
在此类别中，您将数据分组到集群中。 每个数据集群都指出了相同的类和类型。 当您有小样本时，这是一种对数据进行建模和分析的标准方法。 使用非参数模型，您不必对数据的总体分布做出任何假设。 这就是为什么非参数无监督学习的另一个流行名称是无分布无监督学习。
无监督学习算法中的基本概念
数据压缩
由于高存储成本和我们计算能力的限制，我们一直在寻找提高数据操作效率的方法。 在这方面一个很好的解决方案是降维。 降维是无监督学习中存在的一个过程，它基于类似于信息论的各种概念工作。
降维假设大多数数据是冗余的，并且您可以仅使用您拥有的数据的一小部分来表示数据集中的几乎所有信息。
专家为此目的使用的两种最流行的算法是奇异值分解和主成分分析。 前者将您的数据分解为其他三个乘积，而后者则找到传达数据中存在的大部分方差或差异的线性组合。 无监督学习中有许多不同的算法可以执行各种任务。
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通过降低数据的维度，您可以增强机器学习管道。 如果您可以按数量级减少数据，您将能够大幅减少所需的计算能力和存储空间。 这也将帮助您降低运营成本。 在这种情况下，一个很好的无监督学习示例是计算机视觉。 SVD 和 PCA 在图像数据压缩方面非常有用。 专家在机器学习管道的预处理阶段使用其中之一。
聚类
在聚类中，您将数据点组织成组，使组的成员在某种方式上相似。 这可能是无监督学习中存在的最关键的问题。 在聚类中，您创建相似的数据点组，并将它们与不相似的数据点分开。
聚类侧重于确定输入的内部分组。 由于它是无监督学习的概念，它适用于未标记的数据。 它根据在特征中注意到的相似性形成数据点组。 但是，集群是否正确取决于用户。
聚类算法有四种，分别如下：
- 概率聚类算法
- 层次聚类算法
- 重叠聚类算法
- 独有的聚类算法
第一类的名称是不言自明的。 第二个侧重于两个最近集群的联合，而重叠算法使用模糊集，因此一个点可能属于多个集群。 最后一组的数据，使得一个簇的一个数据点不能属于其他组。
生成模型
在生成模型中，您获取训练数据以从中生成新样本。 此类模型的任务是创建与您提供给它们的数据相似的数据。 他们通过有效地学习数据的本质来做到这一点。 生成模型可以学习您提供给他们的数据的特征，这是一个重要的长期优势。 图像数据集是生成模型的一个很好的例子。 借助图像数据集，您可以生成许多相似的图像。
接下来是什么 ？
无监督学习是机器学习的一个广义概念。 此类别中存在许多算法，您一定已经注意到它们之间存在的多样性。 如果您想了解有关此主题的更多信息，请访问我们的博客。 你会发现很多关于无监督学习和机器学习的有用文章。
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