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无监督学习分类
2023-11-11
把输入数据看成一个行(m)为特征,列(N)为样本的矩阵。则从
数据角度
,可以将无监督学习分为三类。
将数据按列划分,即将相似的样本聚到同类,即对数据进行
聚类
,代表算法k-means,层次聚类。
将数据按行划分,把高维空间的向量转化到低维空间的向量,即对数据进行
降维
,代表算法主成分分析(PCA)。
同时考虑数据的纵向和横向结构,假设数据由某个概率模型生成,通过数据学习该
概率模型
,代表算法PageRank算法。
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