Обучение без учителя (unsupervised learning)
Обучение без учителя (unsupervised learning) — это метод машинного обучения, при котором алгоритмы работают с данными без заранее известных меток. Цель обучения без учителя — выявление скрытых структур и закономерностей в данных.
Это может быть полезно для сегментации, уменьшения размерности данных, выявления аномалий и других задач. В этой статье мы рассмотрим основы обучения без учителя, популярные алгоритмы и предоставим примеры кода на Python.
Основы обучения без учителя
В обучении без учителя алгоритмы работают с неразмеченными данными, что означает, что у нас нет заранее известных правильных ответов. Вместо этого алгоритмы пытаются обнаружить структуры в данных, такие как кластеры или основные компоненты.
Популярные алгоритмы обучения без учителя
- Кластеризация K-средних
- Иерархическая кластеризация
- Анализ главных компонент (PCA)
- Метод главных компонент (ICA)
- Самоорганизующиеся карты (SOM)
- Алгоритмы ассоциации (например, алгоритм Apriori)
Пример 1: Кластеризация K-средних
Кластеризация K-средних используется для разделения набора данных на K кластеров, где каждый объект принадлежит кластеру с ближайшим средним значением.
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.cluster import KMeans
# Генерация синтетических данных
X = np.random.rand(100, 2) * 10
# Создание и обучение модели K-средних
kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=42)
kmeans.fit(X)
# Получение меток кластеров
labels = kmeans.labels_
# Визуализация результатов
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=labels, cmap='viridis')
plt.scatter(kmeans.cluster_centers_[:, 0], kmeans.cluster_centers_[:, 1], s=300, c='red', marker='X')
plt.title('Кластеризация K-средних')
plt.xlabel('Признак 1')
plt.ylabel('Признак 2')
plt.show()
Пример 2: Анализ главных компонент (PCA)
PCA используется для уменьшения размерности данных с сохранением наиболее важной информации. Это помогает визуализировать многомерные данные и улучшить производительность алгоритмов машинного обучения.
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.decomposition import PCA
# Генерация синтетических данных
X = np.random.rand(100, 3) * 10
# Создание и обучение модели PCA
pca = PCA(n_components=2)
X_reduced = pca.fit_transform(X)
# Визуализация результатов
plt.scatter(X_reduced[:, 0], X_reduced[:, 1])
plt.title('Анализ главных компонент (PCA)')
plt.xlabel('Главная компонента 1')
plt.ylabel('Главная компонента 2')
plt.show()
Пример 3: Иерархическая кластеризация
Иерархическая кластеризация создает дерево кластеров, которое можно визуализировать в виде дендрограммы. Это полезно для понимания структуры данных на различных уровнях детализации.
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.cluster.hierarchy import dendrogram, linkage
# Генерация синтетических данных
X = np.random.rand(100, 2) * 10
# Создание иерархической модели кластеризации
Z = linkage(X, 'ward')
# Визуализация дендрограммы
plt.figure(figsize=(10, 7))
dendrogram(Z)
plt.title('Иерархическая кластеризация')
plt.xlabel('Индекс образца')
plt.ylabel('Расстояние')
plt.show()
Обучение без учителя — это важный метод машинного обучения, который позволяет выявлять скрытые структуры и закономерности в неразмеченных данных. В этой статье мы рассмотрели несколько популярных алгоритмов, таких как кластеризация K-средних, анализ главных компонент (PCA) и иерархическая кластеризация, и предоставили примеры их реализации на Python. Эти примеры помогут вам начать работу с обучением без учителя в ваших проектах и исследовать данные более глубоко.
