비지도 학습의 잠재 특성 학습 문제

비지도 학습의 잠재 특성 학습 문제, 구체적인 코드 예제 필요

머신러닝 분야에서 비지도 학습은 레이블이나 카테고리 정보 및 패턴 없이 데이터에서 유용한 구조를 자동으로 학습하고 발견하는 것을 의미합니다. 비지도 학습에서 잠재 특성 학습은 원시 입력 데이터에서 더 높은 수준의 보다 추상적인 특성 표현을 학습하는 것을 목표로 하는 중요한 문제입니다.

잠재 특성 학습의 목표는 원본 데이터에서 가장 구별되는 특성을 발견하여 후속 분류, 클러스터링 또는 기타 기계 학습 작업을 용이하게 하는 것입니다. 이는 고차원 데이터 표현, 데이터 차원 축소, 이상 탐지 등의 문제를 해결하는 데 도움이 될 수 있습니다. 게다가 잠재 특성 학습은 더 나은 해석 가능성을 제공하여 데이터 뒤에 있는 지식을 더 깊이 이해할 수 있게 해줍니다.

아래에서는 잠재 특성 학습의 솔루션과 특정 코드 구현을 보여주기 위해 PCA(주성분 분석)를 예로 들어 보겠습니다.

PCA는 일반적으로 사용되는 선형 차원 축소 기술로, 데이터에서 가장 지배적인 방향(예: 주성분)을 찾고 원본 데이터를 이러한 방향에 투영하여 차원 축소를 달성합니다. 여기서는 Python의 scikit-learn 라이브러리를 사용하여 PCA를 구현합니다.

먼저 관련 라이브러리와 데이터 세트를 가져옵니다.

import numpy as np
from sklearn.decomposition import PCA
from sklearn.datasets import load_iris

# 加载iris数据集
iris = load_iris()
X = iris.data

다음으로 PCA를 인스턴스화하고 유지해야 하는 주요 구성 요소의 수를 지정합니다.

# 实例化PCA并指定主成分数目
pca = PCA(n_components=2)

그런 다음 fit_transform 함수를 사용하여 원본 데이터 X를 차원 축소 최종 특징 표현 샘플은 서로 다른 색상으로 구분됩니다.

이것은 PCA를 사용한 잠재 특성 학습의 간단한 예입니다. 이 예를 통해 PCA는 원본 데이터를 4차원에서 2차원으로 줄이고 데이터의 주요 구조를 유지한다는 것을 알 수 있습니다.

물론 오토인코더, 요인 분석 등과 같은 다른 잠재 특성 학습 방법도 많이 있으며, 각 방법에는 고유한 적용 시나리오와 장점이 있습니다. 이 문서가 기본 기능 학습 문제를 이해하는 데 도움이 되었고 구체적인 코드 예제를 제공했기를 바랍니다.

위 내용은 비지도 학습의 잠재 특성 학습 문제의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!