李宏毅机器学习课程笔记-15.1无监督学习简介

本文主要是介绍李宏毅机器学习课程笔记-15.1无监督学习简介，对大家解决编程问题具有一定的参考价值，需要的程序猿们随着小编来一起学习吧！

• 聚类
  • K-means
  • HAC
• 降维
  • 引入降维
  • 降维作用原理
  • 如何实现降维
• 生成

无监督学习(Unsupervised Learning)可以分为两类：

• 化繁为简
  • 聚类(Clustering)
  • 降维(Dimension Reduction)
• 无中生有
  • 生成(Generation)

在无监督学习(Unsupervised Learning)中，数据集中通常只有\((x,\hat y)\)中的\(x\)或\(\hat y\)，其中：

• 化繁为简就是把复杂的input变成比较简单的output，比如把一堆未标注的“树”图片转变为一棵抽象的“树”，此时数据集只有input \(x\)，而没有output \(\hat y\)。
• 无中生有就是随机给模型一个输入(比如是一个数字)，它就会生成不同图像，此时数据集中没有input \(x\)，而只有output \(\hat y\)

聚类

• 定义

  聚类(clustering)就是把"相近"的样本划分为同一类，比如用聚类算法对一些没有标签的图片进行分类，然后人工为这些类别打上cluster 1、cluster 2、cluster 3的标签。

• 一个critical的open question

  在聚类算法中要分几个cluster？不能太多也不能太少，需要empirically决定。

• 聚类算法的缺点

  它强迫每个样本属于并只属于1个cluster，实际上一个样本可能拥有多个cluster的特征，如果强制把它划分到某个cluster，就会失去很多信息。

如果原先的object是high dimension的，比如image，那现在用它的属性来描述自身，就可以使之从高维空间转变为低维空间，这就是所谓的降维(Dimension Reduction)

K-means

最常用的聚类方法是K-means，其目标为将N个无标签样本\(\{x^1,...,x^n,...,x^N\}\)划分为K个cluster，其算法流程如下：

1. 初始化K个cluster的center：\(c^i,i\in \{1,2,...,K\}\)

   初始化方法可以是从N个样本中随机选取K个样本作为K个center \(c^i\)的初始值；

   如果不从样本中选取center的初始值，最终可能会导致部分cluster中没有样本。

2. 遍历所有样本\(x^n\)并判断它属于哪个cluster

   如果\(x^n\)与第i个cluster的center \(c^i\)最“接近”，那\(x^n\)就属于该cluster；

   我们用\(b_i^n=1\)表示样本\(x^n\)属于第i个cluster，\(b_i^n=0\)表示不属于。

3. 更新center：把每个cluster里的所有object取平均值作为新的center值，即\(c^i=\sum\limits_{x^n}b_i^n x^n/\sum\limits_{x^n} b_i^n\)

4. 反复第2步和第3步

HAC

HAC的全称是Hierarchical Agglomerative Clustering，它是一种层次聚类算法

假设有5个样本，想要通过HAC进行聚类，其步骤为：

1. build a tree:

   过程与哈夫曼树的建树过程类似，只不过哈夫曼树是依据词频建树，而HAC是依据样本相似度建树。

   对于所有样本，两两计算相似度并挑出最相似的2个样本，比如样本1和2，将样本点1和2进行merge(比如可以对两个vector取平均)得到代表这2个样本的新“样本”，此时只剩下4个样本，再重复上述步骤合并样本直到只剩下一个样本

2. pick a threshold

   选取相似度阈值，形象来讲就是在已构造的tree上横着切一刀，切到的每个“树枝”就是1个cluster，如下图所示。

   

HAC和K-means的最大区别在于如何决定cluster的数量。K-means中需要人工确定cluster数量，而HAC中需要人工确定相似度阈值。

降维

降维即Dimension Reduction。

引入降维

聚类算法的假设是每个样本属于并只属于1个cluster，但实际上一个样本可能拥有多个cluster的特征，如果强制把它划分到某个cluster，就会失去很多信息。所以可以用一个vector来描述1个样本，该vector的每一维表示样本的某一种属性，这种做法就叫Distributed Representation/Dimension Reduction。

降维作用原理

因为数据存在冗余。比如MNIST手写数字图片是28×28的matrix，反过来想，一个任意的28×28的matrix转成图片看起来应该都不会是个数字，或许我们并不需要这么大的数据量来描述数字。

如何实现降维

Dimension Reduction就是要找一个function，其输入是原始的高维特征\(x\)，其输出是降维后的低维特征\(z\)，其中\(z\)的维度数比\(x\)少。

最简单的Dimension Reduction是Feature Selection，即直接将高维数据中一些直观上认为无效的维度删除，这样就做到了降维。但Feature Selection不总是有用，因为很多情况下每个维度其实都不能被直接删除，甚至我们不知道哪些维度可以删除哪些维度不可以删除。

生成

略

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