人工智能研究主任 Yan Lecun 解释说,无监督学习 —— 在不明确告诉他们所做的一切是对还是错的情况下教机器自我学习 —— 是“真正的”人工智能的关键所在。
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上面的图像是监督学习的一个例子; 我们使用回归算法找到特征之间的最佳拟合线。在无监督学习中,输入的数据以特征为基础而被分隔成不同的群集,并且预测它所属的群集。
重要术语
Feature: 用于进行预测的输入变量。
Predictions: 输入示例时的模型输出。
Example: 一行数据集。一个 example 包含一个或多个特征以及可能的标签。
Label: 特征结果。
# 引入模块
from sklearn import datasets
import matplotlib.pyplot as plt
# 加载数据集
iris_df = datasets.load_iris()
# 数据集上的可用方法
print(dir(iris_df))
# 特征
print(iris_df.feature_names)
# 目标
print(iris_df.target)
# 目标名称
print(iris_df.target_names)
label = {0: 'red',1: 'blue',2: 'green'}
# 数据集切片
x_axis = iris_df.data[:,0] # Sepal Length
y_axis = iris_df.data[:,2] # Sepal WIDth
# 绘制
plt.scatter(x_axis,y_axis,c=iris_df.target)
plt.show()
['DESCR','data','feature_names','target','target_names']
['sepal length (cm)','sepal wIDth (cm)','petal length (cm)','petal wIDth (cm)']
[0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2]
['setosa' 'versicolor' 'virginica']
紫色:Setosa,绿色: Versicolor,黄色:Virginica
聚类
在群集中,数据分为几组。简而言之,目的是将具有相似特征的群体分开并将其分配到对应的群集中。
可视化的例子,
在上图中,左边的图像是未进行分类的原始数据,右边的图像是聚类的(数据根据其特征进行分类)。当给出要预测的输入时,它根据它的特征检查它所属的群集,并进行预测。
Python 中的 K-均值 聚类算法
K 均值是一种迭代聚类算法,旨在在每次迭代中找到局部最大值。最初选择所需数量的群集。由于我们知道涉及 3 个类别,因此我们将算法编程为将数据分组为 3 个类别,方法是将参数 “n_clusters” 传递给我们的 K 均值模型。现在随机将三个点(输入)分配到三个群集中。基于每个点之间的质心距离,下一个给定的输入被分配到相应的群集。现在,重新计算所有群集的质心。
群集的每个质心都是一组特征值,用于定义结果组。检查质心特征权重可用于定性地解释每个群集代表什么类型的组。
我们从 sklearn 库导入 K 均值模型,拟合特征并预测。
Python 中的 K 均值算法实现。
# 引入模块
from sklearn import datasets
from sklearn.cluster import KMeans
# 加载数据集
iris_df = datasets.load_iris()
# 声明模型
model = KMeans(n_clusters=3)
# 拟合模型
model.fit(iris_df.data)
# 预测单个输入
predicted_label = model.predict([[7.2,3.5,0.8,1.6]])
# 预测整个数据
all_predictions = model.predict(iris_df.data)
# 打印预测结果
print(predicted_label)
print(all_predictions)
[0]
[0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2 2 1 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 1 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 1 2 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 2 2 1 1 1 1 2 1 2 1 2 1 1 2 2 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 2 1 1 1 2 1 1 1 2 1 1 2]
分层聚类
顾名思义,分层聚类是一种构建聚类层次结构的算法。该算法从分配给自己的群集的所有数据开始。然后将两个最接近的群集合并到同一群集中。最后,当只剩下一个群集时,该算法结束。
可以使用树形图显示分层聚类的完成过程。现在让我们看一下谷物数据的层次聚类的例子。数据集可以在这里找到。
Python 中分层聚类算法的实现。
# 引入模块
from scipy.cluster.hIErarchy import linkage,dendrogram
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
# 读入 DataFrame
seeds_df = pd.read_csv(
"https://raw.githubusercontent.com/vihar/unsupervised-learning-with-python/master/seeds-less-rows.csv")
# 从 DataFrame 中删除谷物种类,稍后再保存
varIEtIEs = List(seeds_df.pop('grain_varIEty'))
# 将测量值提取为 NumPy 数组
samples = seeds_df.values
"""
使用带有 method ='complete' 关键字参数的
linkage()函数对样本执行分层聚类。
将结果合并。
"""
mergings = linkage(samples,method='complete')
"""
在合并时使用 dendrogram() 函数绘制树形图,
指定关键字参数 labels = varIEtIEs,leaf_rotation = 90
和 leaf_Font_size = 6。
"""
dendrogram(mergings,
labels=varIEtIEs,
leaf_rotation=90,
leaf_Font_size=6,
)
plt.show()
K 均值和分层聚类之间的差异
分层聚类不能很好地处理大数据,但 K 均值聚类可以。这是因为 K 均值的时间复杂度是线性的,即 O(n),而分层聚类的时间复杂度是二次的,即 O(n2)。 在 K 均值聚类中,当我们从任意选择的聚类开始时,通过多次运行算法生成的结果可能会有所不同。然而在分层聚类中结果是可重现的。 当群集的形状是超球形时(如 2D 中的圆圈,3D 中的球体),我们发现 K 均值工作良好。 K-均值不允许噪声数据,而在分层聚类中我们可以直接使用噪声数据集进行聚类。t-SNE聚类
它是可视化的无监督学习方法之一。t-SNE 代表 t 分布的随机嵌入邻域。它将高维空间映射到可以可视化的 2 维或 3 维空间。具体地,它通过二维或三维点对每个高维对象建模,使得相似对象由附近点建模,而非相似对象由远点以高概率建模。
用于鸢尾花数据集的 Python 中的 t-SNE 聚类实现
# 引入模块
from sklearn import datasets
from sklearn.manifold import TSNE
import matplotlib.pyplot as plt
# 加载数据集
iris_df = datasets.load_iris()
# 定义模型
model = TSNE(learning_rate=100)
# 拟合模型
transformed = model.fit_transform(iris_df.data)
# 绘制二维的 t-Sne
x_axis = transformed[:,0]
y_axis = transformed[:,1]
plt.scatter(x_axis,c=iris_df.target)
plt.show()
紫色:Setosa,绿色:Versicolor,黄色:Virginica
这里,由于鸢尾花数据集具有四个特征(4d),因此它被转换并以二维图形表示。类似地,t-SNE 模型可以应用于具有 n 个特征的数据集。
DBSCAN 聚类
DBSCAN(具有噪声的基于密度的聚类方法)是一种流行的聚类算法,用于替代预测分析中的 K 均值。它不需要输入群集的数量就能运行。但是,你必须调整另外两个参数。
scikit-learn 实现提供了 eps 和 min_samples 参数的默认值,但是你通常需要调整这些参数。eps 参数是要在同一邻域中考虑的两个数据点之间的最大距离。min_samples 参数是邻域中被视为群集的数据点的最小数量。
Python 中的 DBSCAN 聚类
# 引入模块
from sklearn.datasets import load_iris
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.cluster import DBSCAN
from sklearn.decomposition import PCA
# 加载数据集
iris = load_iris()
# 声明模型
dbscan = DBSCAN()
# 拟合
dbscan.fit(iris.data)
# 使用PCA进行转换
pca = PCA(n_components=2).fit(iris.data)
pca_2d = pca.transform(iris.data)
# 基于类别进行绘制
for i in range(0,pca_2d.shape[0]):
if dbscan.labels_[i] == 0:
c1 = plt.scatter(pca_2d[i,0],pca_2d[i,1],c='r',marker='+')
elif dbscan.labels_[i] == 1:
c2 = plt.scatter(pca_2d[i,c='g',marker='o')
elif dbscan.labels_[i] == -1:
c3 = plt.scatter(pca_2d[i,c='b',marker='*')
plt.legend([c1,c2,c3],['Cluster 1','Cluster 2','Noise'])
plt.Title('DBSCAN finds 2 clusters and Noise')
plt.show()
更多无监督技术:
主成分分析 (PCA) 异常检测 自动编码 深度信念网络 赫布型学习 生成式对抗网络(GANs) 自组织映射后记
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