大模型RAG技術(shù)：從入門到實踐
無監(jiān)督學(xué)習(xí)的主要任務(wù)包括聚類、降維和密度估計。通過分析數(shù)據(jù)的統(tǒng)計特征，無監(jiān)督學(xué)習(xí)可以自主發(fā)現(xiàn)隱藏的模式和結(jié)構(gòu)，不依賴于人工標(biāo)注的目標(biāo)值。這種“自主學(xué)習(xí)”的范式使得無監(jiān)督學(xué)習(xí)在許多應(yīng)用場景中具有獨特的優(yōu)勢。
無監(jiān)督學(xué)習(xí)的核心在于通過數(shù)據(jù)的統(tǒng)計特征、相似度等進行分析和挖掘，然后利用密度估計、聚類和降維等技術(shù)來捕獲和發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)隱藏的內(nèi)在結(jié)構(gòu)和模式。
密度估計是無監(jiān)督學(xué)習(xí)中的一個基本問題，旨在估計樣本數(shù)據(jù)的概率密度函數(shù)，以刻畫數(shù)據(jù)的整體分布特征。常用的方法有核密度估計、高斯混合模型等。掌握了數(shù)據(jù)分布后，就能發(fā)現(xiàn)異常數(shù)據(jù)點，檢測新觀測值等。
聚類是將數(shù)據(jù)集中的樣本劃分為若干個類別的過程，使同一類別內(nèi)的樣本相似度較高，不同類別之間的樣本相似度較低。常見的聚類算法包括K均值聚類、層次聚類、DBSCAN等。聚類分析有助于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的內(nèi)在組織結(jié)構(gòu)。
降維技術(shù)通過數(shù)學(xué)上的投影等方式將高維數(shù)據(jù)映射到一個低維空間，保留數(shù)據(jù)的原始結(jié)構(gòu)和特征關(guān)系，簡化后續(xù)處理。主成分分析(PCA)、t-SNE等是常用的無監(jiān)督降維方法。
K-Means是最常用和最簡單的聚類算法之一。它是一種基于中心點的聚類方法，將樣本分配給最近的K個中心點所對應(yīng)的簇。K-Means算法的核心步驟包括初始化中心點、分配樣本到最近的中心點所在的簇、更新中心點位置，以最小化簇內(nèi)樣本間的平方和。
層次聚類通過逐步合并或分裂簇來構(gòu)建層次化的聚類樹狀結(jié)構(gòu)。主要分為凝聚層次聚類和分裂層次聚類。此算法的優(yōu)勢在于不需要預(yù)先指定聚類數(shù)目，適用于小型數(shù)據(jù)集的聚類任務(wù)。
GMM假設(shè)數(shù)據(jù)服從由多個高斯分布混合而成的概率分布模型。通過期望最大化(EM)算法估計每個高斯分布的參數(shù)，廣泛應(yīng)用于聚類、密度估計等任務(wù)。
下面通過一個基于Python的K-Means聚類算法實例，更直觀地理解無監(jiān)督學(xué)習(xí)。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.datasets import make_blobs
X, y = make_blobs(n_samples=500, centers=4, n_features=2, random_state=0)
kmeans = KMeans(n_clusters=4, random_state=0)
kmeans.fit(X)
labels = kmeans.predict(X)
plt.figure(figsize=(8, 6))
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=labels, cmap='viridis')
plt.scatter(kmeans.cluster_centers_[:,0], kmeans.cluster_centers_[:,1], marker='x', c='red', s=100)
plt.title('K-Means Clustering')
plt.xlabel('Feature 1')
plt.ylabel('Feature 2')
plt.show()
我們使用SciPy庫中的層次聚類模塊，實現(xiàn)一個基于Ward’s最小方差準則的聚類算法。
import numpy as np
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.cluster import AgglomerativeClustering
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
iris = load_iris()
X = iris.data
clustering = AgglomerativeClustering(n_clusters=3, linkage='ward')
clustering.fit(X)
labels = clustering.labels_
fig = plt.figure(figsize=(8, 6))
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
for label in set(labels):
data = X[labels == label]
ax.scatter(data[:, 0], data[:, 1], data[:, 2], label=f'Cluster {label+1}')
ax.legend()
ax.set_xlabel('Sepal Length')
ax.set_ylabel('Sepal Width')
ax.set_zlabel('Petal Length')
ax.set_title('Hierarchical Clustering on Iris Dataset')
ax.view_init(30, 30)
plt.show()
無監(jiān)督學(xué)習(xí)在生物信息學(xué)、金融、網(wǎng)絡(luò)安全、推薦系統(tǒng)等領(lǐng)域應(yīng)用廣泛。其強大的自動學(xué)習(xí)能力使其成為構(gòu)建通用人工智能的關(guān)鍵技術(shù)之一。在未來，無監(jiān)督學(xué)習(xí)將繼續(xù)促進數(shù)據(jù)分析和決策的智能化。
問：無監(jiān)督學(xué)習(xí)與有監(jiān)督學(xué)習(xí)的主要區(qū)別是什么？
問：無監(jiān)督學(xué)習(xí)的典型應(yīng)用場景有哪些？
問：無監(jiān)督學(xué)習(xí)的主要挑戰(zhàn)是什么？
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