Python机器学习：无监督学习算法

Python机器学习：无监督学习算法


什么是无监督学习？


无监督学习是机器学习中的一种方法，它不需要外部指导，而是从数据中自动发现规律和关系，从而对数据进行分类、聚类和降维等操作。在无监督学习中，我们不需要给算法提供标注数据，而是需要让算法自己去发现数据的内在结构和模式。

Python中的无监督学习算法


Python中有很多强大的无监督学习算法，如K均值聚类、主成分分析、异常检测等。接下来，我们将结合代码案例，讲解这些算法的函数及其参数的细节用法。

K均值聚类算法


K均值聚类是一种常用的无监督学习算法，它通过将数据分成K个簇来发现数据的内在结构和模式。在Python中，我们可以使用sklearn包中的KMeans函数来实现K均值聚类算法。

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from sklearn.cluster import KMeans
 
# 加载数据
X = [[1, 2], [1, 4], [1, 0], [4, 2], [4, 4], [4, 0]]
 
# 创建KMeans对象
kmeans = KMeans(n_clusters=2)
 
# 进行数据拟合
kmeans.fit(X)
 
# 输出聚类结果
print(kmeans.labels_)

在上面的代码中，我们首先导入了KMeans函数，并定义了一个包含6个样本的数据集X。接着，我们创建了一个KMeans对象，将n_clusters参数设为2（即将数据分成2个簇）。然后，我们调用fit函数进行数据拟合，并输出了聚类结果。

主成分分析算法


主成分分析是一种常用的无监督学习算法，它可以将高维数据转换成低维数据，从而减少数据的维度。在Python中，我们可以使用sklearn包中的PCA函数来实现主成分分析算法。

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from sklearn.decomposition import PCA
 
# 加载数据
X = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
 
# 创建PCA对象
pca = PCA(n_components=2)
 
# 进行数据转换
X_new = pca.fit_transform(X)
 
# 输出转换后的数据
print(X_new)

在上面的代码中，我们首先导入了PCA函数，并定义了一个包含3个样本的数据集X。接着，我们创建了一个PCA对象，将n_components参数设为2（即将数据转换成2维）。然后，我们调用fit_transform函数进行数据转换，并输出了转换后的数据。

异常检测算法


异常检测是一种常用的无监督学习算法，它可以帮助我们发现数据中的异常点。在Python中，我们可以使用sklearn包中的EllipticEnvelope函数来实现异常检测算法。

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from sklearn.covariance import EllipticEnvelope
 
# 加载数据
X = [[1, 2], [1, 4], [1, 0], [4, 2], [4, 4], [4, 0]]
 
# 创建EllipticEnvelope对象
ee = EllipticEnvelope(contamination=0.25)
 
# 进行数据拟合
ee.fit(X)
 
# 输出异常点的索引
print(ee.predict(X))

在上面的代码中，我们首先导入了EllipticEnvelope函数，并定义了一个包含6个样本的数据集X。接着，我们创建了一个EllipticEnvelope对象，将contamination参数设为0.25（即异常点的比例为0.25）。然后，我们调用fit函数进行数据拟合，并输出了异常点的索引。

总结


本文主要介绍了Python机器学习中的无监督学习算法，包括K均值聚类、主成分分析和异常检测等。通过代码案例的讲解，我们了解了这些算法的函数及其参数的细节用法，希望本文能对初学者有所帮助。

本文为翻滚的胖子原创文章,转载无需和我联系,但请注明来自猿教程iskeys.com

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