什么是无监督学习（Unsupervised Learning）？定义、技术、应用和挑战 – AI百科知识

AI百科1年前 (2023)发布 AI小集

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随着人工智能（AI）领域的发展，机器学习已经成为一种核心技术，使计算机能够自行学习并做出决定。广义上讲，机器学习可以分为三个主要类别：监督学习、无监督学习和强化学习。虽然监督学习因其广泛的应用而备受关注，但无监督学习在释放人工智能的真正力量方面拥有巨大潜力。

在本篇文章中，我们将深入了解无监督学习的世界，探索其基本概念、关键算法、应用和挑战。在本文结束时，你将全面了解什么是无监督学习，以及为什么它对人工智能的未来不可或缺。

什么是无监督学习

无监督学习是机器学习的一种类型，模型从数据中学习，没有任何明确的指导或标记的例子。换句话说，算法被暴露在大量的非结构化数据中，其任务是在这些数据中自行寻找有意义的模式或结构。

无监督学习的主要目标是在数据中发现隐藏的结构、关系或模式，可用于各种目的，如降维、聚类或生成新样本。在处理人工标注不切实际或不可能的大型数据集时，这些技术特别有价值。

无监督学习算法可以分为两个主要类别：聚类和降维。让我们来看看每个类别和其中的一些基本算法。

聚类算法的目的是将数据集划分为不同的组，每组包含类似的数据点。其目标是最大限度地提高每组内的相似性，同时最小化不同组之间的相似性。一些流行的聚类算法包括：

K-means聚类： K-means是一种简单而广泛使用的聚类算法，它将数据分成K个聚类。该算法迭代地将每个数据点分配到最近的聚类中心，并根据每个聚类中的点的平均值更新聚类中心。
DBSCAN： DBSCAN（基于密度的有噪声的空间聚类应用）是一种基于密度的聚类算法，根据数据点的接近程度和密度进行分组。它可以识别任意形状的聚类，并对噪声具有鲁棒性。
层次聚类： 层次聚类算法建立一个树状结构（树枝图）来表示数据点的嵌套分组。它们可以分为聚类（自下而上）和分化（自上而下）方法。

降维技术旨在减少数据集中的特征数量，同时保留其基本结构或关系。这些方法可用于数据可视化、降噪，或提高其他机器学习模型的性能。一些流行的降维技术包括：

主成分分析（PCA）： PCA是一种线性降维技术，它将数据投射到一个较低维度的子空间，同时保留了数据的最大方差。它可用于数据压缩、可视化和降噪。
t-SNE：t-SNE（t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding）是一种非线性降维技术，对二维或三维高维数据的可视化特别有效。它通过最小化代表原始空间和低维空间中成对相似性的概率分布之间的分歧来工作。
自动编码器： 自动编码器是一种用于降维和特征学习的神经网络。它们由一个将输入数据映射到低维表示的编码器和一个从低维表示重建输入数据的解码器组成。