数据分析师-数据挖掘与机器学习-机器学习基础_无监督学习：聚类与降维.docxVIP

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机器学习基础概览

1无监督学习的重要性

无监督学习在机器学习领域中占据着独特且重要的地位。与监督学习不同，无监督学习不需要事先标记的数据集，而是从数据中自动发现模式和结构。这种学习方式在处理大量未标记数据时特别有效，因为现实世界中的数据往往未被分类或标记，而无监督学习能够揭示这些数据的内在规律，为后续的分析和应用提供基础。

1.1应用场景

客户细分：通过聚类分析，企业可以将客户分为不同的群体，以便更精准地进行市场定位和产品推荐。

异常检测：在金融交易、网络安全等领域，无监督学习可以识别出与正常模式显著不同的数据点，帮助检测潜在的欺诈行为或安全威胁。

降维：在高维数据中，降维技术如PCA可以帮助减少数据的维度，同时保留数据的主要特征，这对于数据可视化和模型训练速度的提升都有显著帮助。

2无监督学习与监督学习的区别

无监督学习和监督学习是机器学习中两种基本的学习方式，它们的主要区别在于数据的使用方式和学习目标。

2.1数据使用

无监督学习：使用的是未标记的数据，即数据中没有目标变量或分类标签。算法的目标是发现数据中的结构或模式。

监督学习：使用的是已标记的数据，即数据中包含目标变量或分类标签。算法的目标是学习一个函数，能够从输入数据预测出正确的输出标签。

2.2学习目标

无监督学习：主要目标包括聚类（将数据点分组到不同的簇中）、降维（减少数据的维度）、关联规则学习（发现数据项之间的关系）等。

监督学习：主要目标是分类和回归，即根据输入预测出一个离散的类别或连续的数值。

2.3示例：K-Means聚类算法

K-Means是一种常用的无监督学习算法，用于数据聚类。其目标是将数据点分到K个簇中，使得簇内的数据点尽可能相似，而簇间的差异尽可能大。

2.3.1数据样例

假设我们有一组二维数据点，代表不同客户的年龄和收入：

data=np.array([[30,60000],

[35,75000],

[25,50000],

[40,80000],

[22,45000],

[50,100000],

[33,65000],

[28,55000],

[45,90000],

[20,40000]])

2.3.2代码示例

importnumpyasnp

fromsklearn.clusterimportKMeans

importmatplotlib.pyplotasplt

#创建数据

data=np.array([[30,60000],

[35,75000],

[25,50000],

[40,80000],

[22,45000],

[50,100000],

[33,65000],

[28,55000],

[45,90000],

[20,40000]])

#定义K-Means模型

kmeans=KMeans(n_clusters=2)

#训练模型

kmeans.fit(data)

#预测数据点的簇

labels=kmeans.predict(data)

#绘制结果

plt.scatter(data[:,0],data[:,1],c=labels)

plt.xlabel(年龄)

plt.ylabel(收入)

plt.title(K-Means聚类结果)

plt.show()

2.3.3解释

在上述代码中，我们首先导入了必要的库，然后创建了一个二维数据集，代表客户的年龄和收入。接着，我们定义了一个K-Means模型，指定要将数据分为2个簇。模型训练后，我们使用predict方法对数据点进行簇预测，并将结果可视化，可以看到数据点被分为了两个明显的簇。

2.4示例：主成分分析（PCA）降维

PCA是一种常用的降维技术，用于减少数据的维度，同时保留数据的主要特征。这对于数据可视化和提高模型训练速度非常有帮助。

2.4.1数据样例

假设我们有一组高维数据，代表不同产品的多个特征：

data=np.ra