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一、無監(jiān)督學(xué)習(xí)的本質(zhì)

基本思路：無監(jiān)督學(xué)習(xí)不需要預(yù)先標(biāo)注數(shù)據(jù)，而是通過自我學(xué)習(xí)來發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的隱藏結(jié)構(gòu)和模式。

無人為標(biāo)簽或目標(biāo)：無監(jiān)督學(xué)習(xí)區(qū)別于有監(jiān)督學(xué)習(xí)的重要特點在于，它不需要任何人為或人工干預(yù)的標(biāo)簽或目標(biāo)。也就是說，無監(jiān)督學(xué)習(xí)的輸入數(shù)據(jù)是未標(biāo)記的，算法需要自行發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的結(jié)構(gòu)和模式。
數(shù)據(jù)驅(qū)動：在無監(jiān)督學(xué)習(xí)過程中，數(shù)據(jù)本身成為了學(xué)習(xí)模型所需要的所有信息的來源。這些數(shù)據(jù)不僅被用作推斷、分類、聚類等任務(wù)的基礎(chǔ)，同時也是模型調(diào)整優(yōu)化的主要依據(jù)。
自我學(xué)習(xí)能力：由于沒有外部指導(dǎo)和參數(shù)限制，無監(jiān)督學(xué)習(xí)具有一定自適應(yīng)性和自我學(xué)習(xí)能力。它能夠根據(jù)數(shù)據(jù)的規(guī)律和內(nèi)在特征自我調(diào)整學(xué)習(xí)路徑和方法，進行精準(zhǔn)建模。

監(jiān)督學(xué)習(xí) VS 無監(jiān)督學(xué)習(xí)：監(jiān)督學(xué)習(xí)依賴于帶有標(biāo)簽的數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練以做出預(yù)測，而無監(jiān)督學(xué)習(xí)則從無標(biāo)簽數(shù)據(jù)中挖掘內(nèi)在結(jié)構(gòu)和模式。

1. 數(shù)據(jù)標(biāo)注與利用
監(jiān)督學(xué)習(xí)：依賴于帶有標(biāo)簽的數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練。這些標(biāo)簽為模型提供了明確的指導(dǎo)，告訴它對于給定的輸入應(yīng)該產(chǎn)生什么樣的輸出。標(biāo)簽通常是人工提供的，增加了數(shù)據(jù)準(zhǔn)備的成本和時間。
無監(jiān)督學(xué)習(xí)：不需要標(biāo)簽數(shù)據(jù)。它通過分析輸入數(shù)據(jù)之間的相似性、差異或模式來工作。由于沒有明確的指導(dǎo)，無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法必須自我發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的結(jié)構(gòu)。
2. 學(xué)習(xí)目標(biāo)和任務(wù)
監(jiān)督學(xué)習(xí)：主要目標(biāo)是預(yù)測。模型被訓(xùn)練來最小化預(yù)測錯誤，通常通過比較模型的輸出和真實標(biāo)簽之間的差異來衡量。常見的監(jiān)督學(xué)習(xí)任務(wù)包括分類（預(yù)測類別標(biāo)簽）和回歸（預(yù)測連續(xù)值）。
無監(jiān)督學(xué)習(xí)：目標(biāo)是探索和理解數(shù)據(jù)的內(nèi)在結(jié)構(gòu)。由于沒有標(biāo)簽，算法側(cè)重于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的模式、組群或異常值。常見的無監(jiān)督學(xué)習(xí)任務(wù)包括聚類（將相似的數(shù)據(jù)點分組）和降維（簡化數(shù)據(jù)的表示）。
3. 應(yīng)用領(lǐng)域
監(jiān)督學(xué)習(xí)：由于其預(yù)測能力，廣泛應(yīng)用于需要明確輸出的情況。例如，圖像識別、語音識別、自然語言處理（如情感分析）、推薦系統(tǒng)、金融市場預(yù)測等。
無監(jiān)督學(xué)習(xí)：適用于數(shù)據(jù)探索、預(yù)處理或當(dāng)標(biāo)簽成本過高時。例如，在社交媒體分析中識別用戶群體、網(wǎng)絡(luò)流量異常檢測、基因序列分析中的模式發(fā)現(xiàn)等。

二、2種無監(jiān)督學(xué)習(xí)方式

聚類算法：K均值聚類將數(shù)據(jù)集劃分為K個不同的群組或聚類，每個聚類的中心是該聚類的數(shù)據(jù)點的平均值。步驟如下：

初始化：選擇K個數(shù)據(jù)點作為初始聚類中心（重心）。這些點可以是隨機選擇的，也可以使用特定的啟發(fā)式方法來選擇。
分配數(shù)據(jù)點到聚類：對于數(shù)據(jù)集中的每個數(shù)據(jù)點，計算它與每個聚類中心的距離，并將其分配給距離最近的聚類中心。這通常使用歐幾里得距離來度量，但也可以使用其他距離度量。
更新聚類中心：對于每個聚類，計算其所有數(shù)據(jù)點的平均值（在多維空間中），并將該平均值設(shè)置為新的聚類中心。
迭代：重復(fù)步驟2和3，直到滿足某個停止條件。通常，這可以是聚類中心不再顯著變化，或者達到預(yù)設(shè)的最大迭代次數(shù)。

降維算法：主成分分析（PCA）是一種線性降維技術(shù)，它通過尋找數(shù)據(jù)集中方差最大的方向來將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換到一個低維空間，同時盡可能保留數(shù)據(jù)的主要特征。步驟如下：

計算協(xié)方差矩陣：
- 對于給定的數(shù)據(jù)集（通常是一個m x n矩陣，其中m是樣本數(shù)，n是特征數(shù)），首先計算其協(xié)方差矩陣。協(xié)方差矩陣是一個n x n矩陣，其中的每個元素表示原始數(shù)據(jù)中兩個特征的協(xié)方差。如果數(shù)據(jù)集已經(jīng)標(biāo)準(zhǔn)化（即每個特征的均值為0，標(biāo)準(zhǔn)差為1），則計算的是相關(guān)系數(shù)矩陣。
計算特征值和特征向量：
- 接下來，計算協(xié)方差矩陣的特征值和特征向量。特征向量對應(yīng)于數(shù)據(jù)中的主成分方向，而特征值的大小表示該方向上方差的量。
選擇特征向量（主成分）：
- 按照特征值的大小對特征向量進行排序，并選擇前k個最大的特征值對應(yīng)的特征向量。這些特征向量構(gòu)成了一個新的低維空間，用于表示原始數(shù)據(jù)。
投影數(shù)據(jù)：
- 使用選定的特征向量（主成分）將原始數(shù)據(jù)投影到新的低維空間。這通常通過計算原始數(shù)據(jù)與特征向量的點積來完成。

三、無監(jiān)督學(xué)習(xí)的案例

案例1：細分用戶

數(shù)據(jù)收集：廣告平臺會收集用戶的各種數(shù)據(jù)，包括但不限于瀏覽歷史、點擊行為、購買記錄、搜索關(guān)鍵詞、在線時長、設(shè)備類型、地理位置等。這些數(shù)據(jù)為后續(xù)的細分提供了豐富的原材料。
預(yù)處理與特征工程：數(shù)據(jù)需要經(jīng)過預(yù)處理和特征工程，以確保其質(zhì)量和適用性。這可能包括數(shù)據(jù)清洗（去除重復(fù)、錯誤或無關(guān)的數(shù)據(jù)）、特征選擇（選擇與用戶行為最相關(guān)的特征）和特征轉(zhuǎn)換（如將文本數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為數(shù)值數(shù)據(jù)）。
無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法應(yīng)用：使用聚類算法，如K均值聚類、層次聚類等，根據(jù)用戶的特征和行為模式將用戶分成不同的群組。每個群組內(nèi)的用戶具有相似的特征和行為，而不同群組間的用戶則存在較大的差異。
細分結(jié)果解讀：在得到聚類結(jié)果后，廣告平臺需要解讀每個群組的特性。例如，某個群組可能主要由年輕、活躍且對科技產(chǎn)品感興趣的用戶組成，而另一個群組則可能主要由中年、高收入且對奢侈品感興趣的用戶組成。
廣告投放優(yōu)化：基于這些細分結(jié)果，廣告平臺可以更有針對性地進行廣告投放。例如，針對年輕、活躍的用戶群組，可以投放更多與科技相關(guān)的廣告；而針對中年、高收入的用戶群組，則可以投放更多與奢侈品相關(guān)的廣告。

案例2：推薦系統(tǒng)

數(shù)據(jù)收集：系統(tǒng)會收集用戶的歷史行為數(shù)據(jù)，這可能包括購買記錄、瀏覽行為、搜索歷史、點擊行為、評價反饋等。這些數(shù)據(jù)是推薦系統(tǒng)的基礎(chǔ)，用于分析用戶的興趣和偏好。
數(shù)據(jù)預(yù)處理：在收集到原始數(shù)據(jù)后，需要進行數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理，以去除重復(fù)、錯誤或無關(guān)的數(shù)據(jù)，并將數(shù)據(jù)處理成適合后續(xù)分析的格式。
用戶建模：系統(tǒng)會根據(jù)預(yù)處理后的數(shù)據(jù)構(gòu)建用戶模型。這通常涉及到提取用戶的特征，如購買偏好、興趣點等，以便更好地了解用戶的需求。
相似度計算：系統(tǒng)會計算用戶之間的相似度，這可以通過不同的相似度度量方法來實現(xiàn)，如余弦相似度、皮爾遜相關(guān)系數(shù)等。相似度計算是推薦系統(tǒng)中的關(guān)鍵步驟，用于找出具有相似興趣和行為的用戶。
生成推薦列表：根據(jù)用戶模型和相似度計算結(jié)果，系統(tǒng)會生成推薦列表。這可能涉及到基于內(nèi)容的推薦、協(xié)同過濾推薦等不同的推薦算法。推薦列表通常包括一系列用戶可能感興趣的商品或服務(wù)。
推薦結(jié)果反饋：系統(tǒng)會將推薦結(jié)果展示給用戶，并根據(jù)用戶的反饋進行調(diào)整和優(yōu)化。用戶的反饋可以是顯式的（如評分、評論）或隱式的（如點擊行為、購買行為）。這些反饋有助于改進推薦系統(tǒng)的性能和準(zhǔn)確性。