无监督学习：Neighbor Embedding(邻域嵌套)

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无监督学习：Neighbor Embedding(邻域嵌套)

一 Manifold Learning 我们要做的是非线性的降维,data是分布在低维空间里面,只是被扭曲到了高维空间. 比如地球的表面是一个二维平面,但是被塞到一个三维空间中. Manifold就是把S型摊平,将高维空间内的低维数据展开,这样才能计算点对点的距离. 二几种方法 2.1 Locally Linear Embedding (LLE) 在原来的空间里面,有某点Xi,然后找到它的neighbor Xj,通过minimizing来找出Wij,再在降维后的空间里,找到基于不变的Wij参数…

Machine Learning分类：监督/无监督学习

从宏观方面,机器学习可以从不同角度来分类是否在人类的干预/监督下训练.(supervised,unsupervised,semisupervised 以及 Reinforcement Learning) 是否可以增量学习 (在线学习,批量学习) 是否是用新数据和已知数据比较,还是在训练数据中发现一些规律build出一个预测模型(instance-based ,model-based learning). 以上分类并非互相排斥.这一节我们介绍监督/无监督学习. Supervised/Unsupe…

机器学习: t-Stochastic Neighbor Embedding 降维算法 (一)

Introduction 在计算机视觉及机器学习领域,数据的可视化是非常重要的一个应用,一般我们处理的数据都是成百上千维的,但是我们知道,目前我们可以感知的数据维度最多只有三维,超出三维的数据是没有办法直接显示出来的,所以需要做降维的处理,数据的降维,简单来说就是将高维度的数据映射到较低的维度,如果要能达到数据可视化的目的,就要将数据映射到二维或者三维空间.数据的降维是一种无监督的学习过程,我们可以看成是一种聚类.数据在空间的分布主要有两个特性,一个是相似性,我们可以用类内距离衡量:一个是差异性…

Python 机器学习实战 —— 无监督学习（上）

前言在上篇<Python 机器学习实战 -- 监督学习>介绍了支持向量机.k近邻.朴素贝叶斯分类 .决策树.决策树集成等多种模型,这篇文章将为大家介绍一下无监督学习的使用.无监督学习顾名思义数据中不包含已知的输出结果,学习算法中只有输入数据,算法需要从这些输入数据中提取相关规律.无监督学习主要分为两种类型:数据集变换与聚类算法,数据集的无监督变换是创建数据集的新的表达方式,使其特性更容易理解,最常见的模型有 PCA.NMF.t-SNE 等模型.聚类算法则是将数据划分成不同的组,每组数据中包…

Python机器学习入门（1）之导学+无监督学习

Python Scikit-learn *一组简单有效的工具集 *依赖Python的NumPy,SciPy和matplotlib库 *开源可复用 sklearn库的安装 DOS窗口中输入 pip install ** NumPy(开源科学计算库),SciPy(集成多种数学算法和函数模块)和matplotlib(提供大量绘图工具)库基础上开发的,因此需要先装这些依赖库安装顺序 SKlearn库中的标准数据集及基本功能波士顿房价数据集使用sklearn.datasets.load_bosto…

<机器学习>无监督学习算法总结

本文仅对常见的无监督学习算法进行了简单讲述,其他的如自动编码器,受限玻尔兹曼机用于无监督学习,神经网络用于无监督学习等未包括.同时虽然整体上分为了聚类和降维两大类,但实际上这两类并非完全正交,很多地方可以相互转化,还有一些变种的算法既有聚类功能又有降维功能,一些新出现的和尚在开发创造中的无监督学习算法正在打破聚类和降维的类别划分.另外因时间原因,可能有个别小错误,如有发现还望指出. 一.聚类(clustering) 1.k-均值聚类(k-means) 这是机器学习领域除了线性回归最简单的算法了.…