监督学习和无监督学习

男娘i 2024-02-20 11:54 202阅读 0赞

监督学习和无监督学习

  • 监督学习
      1. KNN
      1. 决策树
      1. 朴素贝叶斯
  • 无监督学习
      1. K-Means
      1. 谱聚类
      1. PCA

监督学习

利用有标签数据集生成一个模型。

1. KNN

首先求出一个样本在特征空间中的k个最相似的样本，如果k个样本大多数属于某一个类别，则该样本也属于这一类别。KNN需要将训练数据保存在内存中，它是一个非参数化的算法。

2. 决策树

决策树是一个可用于决策的非循环图。每个节点都有一个阈值，特征值小于阈值时选择左分支，否则选择右分支。当决策树到达叶节点时，可以用该叶节点的标签决定一个样本标签。

3. 朴素贝叶斯

朴素贝叶斯分类是贝叶斯分类中最简单，是常见的一种分类方法。

贝叶斯定理会根据一件事发生的先验知识告诉你它的后验概率。数学上它表示为:一个条件样本发生的真正率占真正率和假正率之和的比例。
（1）结果B发生的情况下原因A发生的概率为：A发生的条件下B发生的概率，乘以A发生的概率，除以B发生的概率。
（2）特征为B时，类别是A的概率 = 类别是A时，特征为B的概率，乘以类别为A的概率，除以类别为B的概率。

无监督学习

只需要包含无标签样本的数据集。

1. K-Means

（1) 选择初始化的k个样本作为初始聚类中心。
（2）对于每个样本xi，计算它到k个聚类中心的距离，并将其分到距离最短的中心所在的类。
（3）对每个类别，重新计算聚类中心。
（4）重复23步，直到达到终止条件(迭代次数、最小误差变化等)。

2. 谱聚类

把所有的数据看做空间中的点，这些点之间用边连起来，距离较远的边权值低，距离较近的边权值大。对所有数据点组成的图进行切图，让切图后不同的子图间边权重和尽可能的低，而子图内的边权重和尽可能的高，从而达到聚类的目的。

3. PCA

一种统计方法，通过正交变换将一组可能存在相关性的变量转换为一组线性不相关的变量，转换后的这组变量叫主成分。PCA常用于高维数据的降维。

参考资料：监督学习和无监督学习

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