哪个算法是无监督学习

Ⅰ 非监督学习有哪些

在机器学习，无监督学习的问题是，在未加标签的数据中，试图找到隐藏的结构。因为提供给学习者的实例是未标记的，因此没有错误或报酬信号来评估潜在的解决方案。这区别于监督学习和强化学习无监督学习。

无监督学习是密切相关的统计数据密度估计的问题。然而无监督学习还包括寻求，总结和解释数据的主要特点等诸多技术。在无监督学习使用的许多方法是基于用于处理数据的数据挖掘方法。

非监督学习对应的是监督学习。
聚类(例如,混合模型,层次聚类),

隐马尔可夫模型,

盲目的信号分离使用特征提取的技术降维(例如,主成分分析,独立分量分析,非负矩阵分解,奇异值分解)。
在神经网络模型,自组织映射(SOM)和自适应共振理论(艺术)是常用的无监督学习算法。SOM是一个地形组织附近的位置在地图上代表输入有相似属性。艺术模型允许集群的数量随问题规模和让用户控制之间的相似程度相同的集群成员通过一个用户定义的常数称为警戒参数。艺术网络也用于许多模式识别任务,如自动目标识别和地震信号处理。艺术的第一个版本是"ART1",由木匠和Grossberg(1988)。

Ⅱ kmeans是有监督还是无监督

kmeans是无监督。

K-Means是一种无监督学习方法，用于将无标签的数据集进行聚类。其中K指集群的数量，Means表示寻找集群中心点的手段。人们研究处理无标签数据乱滑集的方法。面对无标签的数据集，我们期基陪拍望从数据中找出一定的规律。一种最简单也最快速的聚类算法应运而生K-Means。

核心思想很简单：物以类聚。随便选择K个中心点。把距离它足够近的数据聚成K个集群。各组织内部重新选择中心点，选择标准是按照距离取均值作为中心点。重复2、3步骤直到组织成员相对稳定。

K的选择

惯性指标。K-Means的惯性计算方式是，每个样本与最接近的集群中心点的均方距离的总和。以上代码中即K-Means方法中的惯性指标。一般地，惯性越小模型越好，但伴随K值的增大，惯性下降的速度变的很慢，因此我们选择“肘部”的K值，作为最优的K值选择。

轮廓系数指标。K-Means的轮廓系数计算方式是，与集群内其他样本的平均距离记为a，与外部集群样本的平均距离记为b，轮廓系数（搏羡b-a）/max（a,b）。

以上代码中方法可取得K-Means的轮廓系数值。一般地，轮廓系数指标越大越好，我们可以看到当K为2、3时均可取得不错的聚类效果。

Ⅲ 机器学习非监督机器学习算法有哪些

非监督机器学习可以分为以下几类
（1）聚类：聚类学习问题指的是我们想在数据中发现内在的分组，比如以购买行为对顾客进行分组。其又分为K-均值聚类、谱聚类、DBSCAN聚类、模糊聚类、GMM聚类、层次聚类等。
（2）关联：关联问题学习问题指的是我们想发现数据的各部分之间的联系和规则，例如购买X物品的顾客也喜欢购买Y物品。如：Apriori算法。
非监督学习，该算法没有任何目标/结果变量要预测/估计。这个算法将种群聚类到不同的分组中，例如被广泛用于将用户分到不同的用户组从而对不同的用户组进行特定的干预。非监督学习的例子有：关联算法和k均值算法。

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Ⅳ 什么是无监督学习

什么是无监督学习？

根据类别未知(没有被标记)的训练样本解决模式识别中的各种问题，称之为无监督学习。无监督学习也就是我们事先没有任何训练数据样本，需要直接对数据进行建模。

给大家举一个无监督学习的例子。

远古时期，我们的祖先打猎吃肉，他们本身之前是没有经验而言的，当有人用很粗的石头去割动物的皮的时候，发现很难把皮隔开，但是又有人用很薄的石头去割，发现比别人更加容易的隔开动物拆碰岁的毛皮，于是，第二天、第三天、……，他们就知道了需要寻找比较薄的石头片来割。

这些就是无监督学习的思想，外界没有经验和训练数据样本提供给它们，完全靠自己摸索。

Ⅳ LR+SVM+BP+KMeans+哪一个属于无监督学习算法

Kmeans是聚类算法，属于无监督学习。其它几个算法都是分类或回归算法，属于有监督学习。

Ⅵ 无监督和有监督算法的区别

1、有监督学习 ：通过已有的训练样本去训练得到一个最优模型，再利用这个模型将所有的输入映射为相应的输出，对输出进行简单的判断从而实现预测和分类的目的，也就具有了对未知数据进行预测和分类的能力。就如有标准答案的练习题，然后再去考试，相比没有答案的练习题然后去考试准确率更高。又如我们小的时候不知道牛和鸟是否属于一类，但当我们随着长大各种知识不断输入，我们脑中的模型越来越准确，判断动物也越来越准确。

有监督学习可分为 回归和分类 。

回归： 即给出一堆自变量X和因变量Y，拟合出一个函数，这些自变量X就是特征向量，因变量Y就是标签。 而且标签的值 连续 的，例LR。

分类 ：其数据集，由特征向量X和它们的标签Y组成，当你利用数据训练出模型后，给你一个只知道特征向量不知道标签的数据，让你求它的标签是哪一个？其输出结果是 离散 的。例如logistics、SVM、KNN等。

2、无监督学习： 我们事先没有任何训练样本，而需要直接对数据进行建模。比如我们去参观一个画展，我们完全对艺术一无所知，但是欣赏完多幅作品之后，我们也能把它们分成不同的派别。无监督学习主要算法是聚类，聚类目的在于把相似的东西聚在一起，主要通过计算样本间和群体间距离得到，主要算法包括Kmeans、层次聚类、EM算法。

Ⅶ 下面算法哪些属于无监督学习算法

• PCA
  
• Support Vector Machine
  
• Gradient Boosting Decsion Tree
  
• K-means
  
• Latent Dirichlet Allocation
  

• Label Propagation

• 其中无监督学习算法为PCA、K-means、Latent Dirichlet Allocation

Ⅷ knn算法是有监督还是无监督

knn算法是有监督机器学习算法。

KNN法即K最邻近法，最初由 Cover和Hart于1968年提态搏出，是一个理论上比较成熟的方法，也是最简单的机器学习算法之一。KNN是通过测量不同特征值之间的距离进行分类州迟。

Ⅸ 线性回归是有监督还是无监督

线性回归是有监督。
机器学习的常用方法，主要分为有监督学习(supervised learning)和无监督学习(unsupervised learning)。简单的归纳就是，是否有监督（supervised），就看输入数据是否有标签（label）。输入数据有标签，则为有监督学习；没标签则为无监督学习。
监督学伍明习是指数据集的正确输出已知情况下的一类学习算法。因为输入和输出已知，意味着输入和输出之间腔派告有一个关系，监督学羡饥习算法就是要发现和总结这种“关系”。

无监督学习是指对无标签数据的一类学习算法。因为没有标签信息，意味着需要从数据集中发现和总结模式或者结构。我们基于数据中的变量之间关系利用聚类算法发现这种内在模式或者结构。

Ⅹ 什么是监督学习，什么又是无监督学习呢

监督学习方法用来对数据实现分类，分类规则通过训练获得。该训练集由带分类号的数据集敬告组成，因此监督学习方法配稿森的训练过程是离线的。
非监督学习方法不需要单独的离线训练过程，也没有带分类号（标号）的训练数据集，一般用来对数据集进行分析，如聚类，确定其分布的主分量等。
具体区别分析如下：

1、原理不同

监督学习是指利用一组已知类别的样本调整分类器的参数培亩，使其达到所要求性能的过程。无监督学习指根据类别未知(没有被标记)的训练样本解决模式识别中的各种问题的过程。

2、算法不同

监督学习的算法是通过分析已知类别的训练数据产生的。无监督学习的算法主要有主成分分析方法、等距映射方法、局部线性嵌入方法、拉普拉斯特征映射方法、黑塞局部线性嵌入方法和局部切空间排列方法等。

3、适用条件不同

监督学习适用于样本数据已知的情况。非监督学习适用于无类别信息的情况。