Wie verwende ich Python für unbeaufsichtigtes Lernen?

Unüberwachtes Lernen ist ein wichtiger Zweig des maschinellen Lernens, der darauf abzielt, zugrunde liegende Strukturen und Beziehungen aus unbeschrifteten Daten zu entdecken. Als leistungsstarke und beliebte Programmiersprache bietet Python viele Tools und Bibliotheken für unbeaufsichtigtes Lernen.

In diesem Artikel wird erläutert, wie Sie Python für unbeaufsichtigtes Lernen verwenden, einschließlich Clustering, Dimensionsreduzierung und Anomalieerkennung.

1. Clustering

Clustering bedeutet, den Datensatz in verschiedene Gruppen oder Cluster zu unterteilen. Die Daten in jedem Cluster sind einander ähnlich, während die Daten in verschiedenen Clustern sehr unterschiedlich sind. Clustering hilft uns, die Daten und ihre zugrunde liegende Struktur zu verstehen, um aussagekräftige Teilmengen zu generieren. In Python stehen viele Clustering-Algorithmen zur Auswahl, z. B. K-Means-Clustering, hierarchisches Clustering, Dichte-Clustering usw.

Am Beispiel von K-Means-Clustering ist hier ein einfaches Beispiel für Clustering mit Python:

import numpy as np
from sklearn.cluster import KMeans

# 生成一些随机数据
X = np.random.rand(100, 2)

# 使用k均值聚类
kmeans = KMeans(n_clusters=2, random_state=0).fit(X)

# 预测每个数据点所属的簇
labels = kmeans.predict(X)

# 输出聚类结果
print(labels)

Dieser Code generiert zunächst einige Zufallsdaten und teilt die Daten dann mithilfe von K-Means-Clustering in zwei Cluster auf. Schließlich geben wir den Cluster aus, zu dem jede Stichprobe gehört.

2. Dimensionsreduktion

Beim maschinellen Lernen stoßen wir häufig auf hochdimensionale Daten, was viele Herausforderungen für die Berechnung und Datenverarbeitung mit sich bringt. Die Dimensionsreduktion ist eine Methode zur Reduzierung der Dimensionalität hochdimensionaler Daten mit minimalem Informationsverlust. Python bietet eine Vielzahl von Techniken zur Dimensionsreduktion, wie z. B. die Hauptkomponentenanalyse (PCA), die lineare Diskriminanzanalyse (LDA) und die Singularwertzerlegung (SVD).

Das Folgende ist ein Beispiel für die Dimensionsreduzierung mithilfe der Hauptkomponentenanalyse:

from sklearn.decomposition import PCA
import numpy as np

# 一些随机高维数据
X = np.random.rand(1000, 10)

# 使用主成分分析降维到两维
pca = PCA(n_components=2)
X2 = pca.fit_transform(X)

# 输出降维结果
print(X2)

Dieser Code reduziert die Dimensionalität eines hochdimensionalen Datensatzes auf zwei Dimensionen, um die Datenverteilung intuitiver anzuzeigen.

3. Anomalieerkennung

Anomalieerkennung bezieht sich auf die Erkennung spezieller Daten in einem bestimmten Datensatz, die sich von den meisten definierten Mustern und Attributen unterscheiden und einen großen Werteunterschied aufweisen. Für die Anomalieerkennung in Python können verschiedene Algorithmen verwendet werden, z. B. Boxplot, Ausreißererkennung und Clustering.

Das Folgende ist ein Beispiel für die Verwendung von Clustering zur Anomalieerkennung:

import numpy as np
from sklearn.cluster import DBSCAN

# 一些随机数据
X = np.random.rand(100, 2)

# 使用DBSCAN聚类算法进行异常检测
dbscan = DBSCAN(eps=0.5, min_samples=5)
dbscan.fit(X)

# 查找所有的噪声点
labels = dbscan.labels_
noise_indices = np.where(labels==-1)

# 输出所有的噪声点
print(X[noise_indices])

Dieser Code verwendet den DBSCAN-Clustering-Algorithmus zur Anomalieerkennung und findet dann alle Rauschpunkte. Abschließend geben wir alle Rauschpunkte aus.

Zusammenfassung

Unüberwachtes Lernen ist ein wichtiger Teil des maschinellen Lernens, der uns helfen kann, die inhärente Struktur und Beziehungen in Daten zu entdecken. Python bietet viele hervorragende Tools und Bibliotheken für unüberwachtes Lernen. In diesem Artikel werden gängige Techniken zur Clusterbildung, Dimensionsreduktion und Anomalieerkennung vorgestellt und einfache Beispielcodes gegeben. Ich hoffe, dass die Leser diese Techniken in der Praxis beherrschen können, um Daten besser zu analysieren und zu nutzen.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie verwende ich Python für unbeaufsichtigtes Lernen?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!