Stellen Sie häufig verwendete Algorithmen für unbeaufsichtigtes Lernen vor

Unüberwachtes Lernen ist eine Methode des maschinellen Lernens, die keine gekennzeichneten Beispiele verwendet und darauf abzielt, Muster oder Strukturen in Daten zu entdecken. Der Algorithmus wird lediglich mit Eingabedaten versorgt und entdeckt selbstständig die Struktur der Daten.

1. Clustering-Algorithmus

Dieser Algorithmus wird verwendet, um Proben basierend auf ihrer Ähnlichkeit in Cluster zu gruppieren. Das Ziel des Clustering besteht darin, Daten so in Gruppen aufzuteilen, dass die Beispiele in jeder Gruppe eine hohe Ähnlichkeit aufweisen.

Es gibt viele Clustering-Methoden, darunter schwerpunktbasierte Methoden, dichtebasierte Methoden und hierarchische Methoden. Schwerpunktbasierte Methoden wie k-means unterteilen die Daten in K Cluster, wobei jeder Cluster durch einen Schwerpunkt (d. h. ein repräsentatives Beispiel) definiert wird. Dichtebasierte Methoden wie DBSCAN unterteilen Daten basierend auf der Dichte der Beispiele in Cluster. Hierarchische Methoden wie das agglomerative Clustering konstruieren eine hierarchische Struktur von Clustern, wobei jedes Beispiel zunächst als sein eigener Cluster betrachtet wird und die Cluster dann basierend auf ihrer Ähnlichkeit zusammengeführt werden.

2. Dimensionsreduktionsalgorithmus

Der Dimensionsreduktionsalgorithmus ist eine Technik, die verwendet wird, um die Anzahl der Features in einem Datensatz zu reduzieren. Ziel ist es, die Komplexität der Daten zu reduzieren und eine Überanpassung zu verhindern und gleichzeitig so viele Informationen wie möglich beizubehalten. Beim maschinellen Lernen werden häufig Dimensionsreduktionsalgorithmen verwendet, um die Leistung von Lernalgorithmen zu verbessern. Darüber hinaus kann es auch zur Datenvisualisierung verwendet werden, indem die Anzahl der Dimensionen reduziert und die Daten in einen niedrigerdimensionalen Raum abgebildet werden, wodurch die Daten einfacher zu verwalten und zu zeichnen sind.

Es gibt viele Methoden zur Dimensionsreduktion, einschließlich linearer Methoden und nichtlinearer Methoden. Zu den linearen Methoden gehören Techniken wie die Hauptkomponentenanalyse (PCA) und die lineare Diskriminanzanalyse (LDA), die lineare Kombinationen von Merkmalen finden, die die größte Varianz in den Daten erfassen. Zu den nichtlinearen Methoden gehören Techniken wie t-SNE und ISOMAP, die die lokale Struktur der Daten bewahren.

Neben linearen und nichtlinearen Methoden gibt es auch Merkmalsauswahlmethoden (Auswahl einer Teilmenge der wichtigsten Merkmale) und Merkmalsextraktionsmethoden (Transformation der Daten in einen neuen Raum mit weniger Dimensionen).

3. Anomalieerkennung

Dies ist eine Art unbeaufsichtigtes Lernen, bei dem Beispiele identifiziert werden, die im Vergleich zu den übrigen Daten ungewöhnlich oder unerwartet sind. Algorithmen zur Anomalieerkennung werden häufig zur Betrugserkennung oder zur Identifizierung fehlerhafter Geräte eingesetzt. Es gibt viele Methoden zur Anomalieerkennung, darunter statistische Methoden, distanzbasierte Methoden und dichtebasierte Methoden. Zu den statistischen Methoden gehört die Berechnung statistischer Dateneigenschaften wie Mittelwerte und Standardabweichungen sowie die Identifizierung von Beispielen, die außerhalb bestimmter Bereiche liegen. Bei entfernungsbasierten Methoden wird die Entfernung zwischen einem Beispiel und einem großen Teil der Daten berechnet und zu weit entfernte Beispiele identifiziert. Dichtebasierte Methoden beinhalten die Identifizierung von Beispielen in Bereichen mit geringer Dichte der Daten

4. Autoencoder

Ein Autoencoder ist eine Art neuronales Netzwerk, das zur Dimensionsreduzierung verwendet wird. Dabei werden die Eingabedaten in eine niedrigdimensionale Darstellung kodiert und anschließend wieder in den ursprünglichen Raum dekodiert. Autoencoder werden häufig für Aufgaben wie Datenkomprimierung, Rauschunterdrückung und Anomalieerkennung verwendet. Sie sind besonders nützlich für Datensätze, die hochdimensional sind und eine große Anzahl von Merkmalen aufweisen, da sie niedrigdimensionale Darstellungen der Daten lernen können, die die wichtigsten Merkmale erfassen.

5. Generative Modelle

Diese Algorithmen werden verwendet, um die Verteilung von Daten zu lernen und neue Beispiele zu generieren, die den Trainingsdaten ähneln. Zu den beliebten generativen Modellen gehören Generative Adversarial Networks (GANs) und Variational Autoencoders (VAEs). Generative Modelle haben viele Anwendungen, einschließlich Datengenerierung, Bildgenerierung und Sprachmodellierung. Sie werden auch für Aufgaben wie Stilübertragung und Bild-Superauflösung verwendet.

6. Lernen von Assoziationsregeln

Dieser Algorithmus wird verwendet, um Beziehungen zwischen Variablen in einem Datensatz zu entdecken. Es wird häufig bei der Warenkorbanalyse verwendet, um häufig gekaufte Artikel zu identifizieren. Ein beliebter Algorithmus zum Lernen von Assoziationsregeln ist der Apriori-Algorithmus.

7. Selbstorganisierende Karte (SOM)

Selbstorganisierende Karte (SOM) ist eine neuronale Netzwerkarchitektur, die zur Visualisierung und zum Lernen von Funktionen verwendet wird. Dabei handelt es sich um einen unbeaufsichtigten Lernalgorithmus, mit dem Strukturen in hochdimensionalen Daten entdeckt werden können. SOM wird häufig für Aufgaben wie Datenvisualisierung, Clustering und Anomalieerkennung verwendet. Sie sind besonders nützlich für die Visualisierung hochdimensionaler Daten im zweidimensionalen Raum, da sie Muster und Beziehungen aufdecken können, die in den Originaldaten möglicherweise nicht erkennbar sind.

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