데이터의 잠재 구조 및 패턴 탐색: 비지도 학습의 응용

비지도 학습은 레이블이 지정되지 않은 데이터를 분석하여 숨겨진 구조와 패턴을 찾는 기계 학습 방법입니다. 지도 학습과 달리 비지도 학습은 미리 정의된 출력 레이블에 의존하지 않습니다. 따라서 데이터에 숨겨진 구조 발견, 차원 축소, 특징 추출, 클러스터링 등의 작업에 사용할 수 있습니다. 비지도 학습은 데이터를 이해하고 그 안의 규칙과 패턴을 발견하는 데 도움이 되는 데이터 분석을 위한 강력한 도구를 제공합니다.

비지도 학습에는 다양한 방법이 포함됩니다. 원리와 알고리즘은 다음과 같습니다.

1. 클러스터링

클러스터링은 비지도 학습에서 일반적으로 사용되는 방법 중 하나입니다. 객체는 여러 그룹으로 나누어져 있으므로 그룹 내 객체의 유사성은 높고 그룹 간 유사성은 낮습니다. 일반적인 알고리즘에는 K-Means, 계층적 클러스터링, DBSCAN 등이 포함됩니다.

K-Means 알고리즘의 원리는 데이터 세트를 K개의 클러스터로 나누고 각 클러스터는 중심으로 표시되는 것입니다. 알고리즘의 단계에는 중심 초기화, 각 데이터 포인트와 중심 사이의 거리 계산, 데이터 포인트를 가장 가까운 클러스터로 분류, 클러스터 중심 다시 계산 및 수렴할 때까지 이전 단계 반복이 포함됩니다. K-Means 알고리즘의 장점은 계산 속도가 빠르지만 초기 중심에 따라 결과가 영향을 받을 수 있다는 점입니다. 이 알고리즘의 핵심 아이디어는 클러스터 내 데이터 포인트의 유사도가 가장 높고 클러스터 간 데이터 포인트의 유사도가 가장 낮도록 클러스터와 중심 사이의 거리를 최소화하는 것입니다. 이러한 분할은 데이터 클러스터링, 이미지 분할 등의 응용분야에 활용될 수 있습니다. 그러나 K-Means 알고리즘은 이상값과 노이즈에 민감하므로 클러스터 K의 개수를 미리 결정해야 합니다. 이러한 문제를 극복하기 위해 K-Means++, Mini-Batch K

2, 차원 축소

와 같은 향상된 K-Means 알고리즘을 사용할 수 있습니다. 차원 축소는 비지도 학습의 또 다른 중요한 작업이며, 목적 시각화, 계산 및 기타 작업을 용이하게 하기 위해 고차원 데이터를 저차원 데이터로 변환합니다. 일반적인 차원 축소 알고리즘에는 주성분 분석(PCA), t-SNE, LLE 등이 포함됩니다.

PCA 알고리즘의 원리는 선형 변환을 통해 데이터 세트의 변수를 상관되지 않은 새로운 변수 세트로 변환하는 것입니다. PCA의 단계에는 데이터 세트의 공분산 행렬 계산, 공분산 행렬의 고유벡터 및 고유값 계산, 상위 K개의 가장 큰 고유값에 해당하는 고유벡터를 선택하고 이러한 K개의 고유벡터를 통해 데이터 세트를 투영하는 단계가 포함됩니다. PCA 알고리즘의 장점은 데이터 세트의 중복된 정보를 줄일 수 있다는 점이지만 결과는 데이터 세트의 노이즈에 의해 영향을 받을 수 있습니다.

3. 이상 탐지

이상 탐지는 비지도 학습의 작업으로, 데이터 세트에서 비정상적인 지점이나 이상치를 탐지하는 것이 목적입니다. 일반적인 이상 탐지 알고리즘에는 통계 모델 기반 방법, 클러스터링 기반 방법, 밀도 기반 방법 등이 포함됩니다.

통계 모델 기반 이상 징후 탐지 방법의 원리는 데이터 집합의 정규 데이터가 특정 확률 분포를 따른다고 가정하고, 통계적 추론 방법을 사용하여 데이터 집합에서 일치하지 않는 데이터 지점을 탐지하는 것입니다. 이 확률 분포에. 일반적으로 사용되는 통계 모델에는 가우스 분포, 마르코프 모델 등이 있습니다.

간단히 말하면, 비지도 학습은 데이터에서 잠재적인 구조와 패턴을 발견하여 데이터 탐색, 차원 축소, 특징 추출, 클러스터링, 이상 탐지와 같은 작업을 수행할 수 있습니다. 실제 적용에서는 더 나은 결과를 얻기 위해 다양한 비지도 학습 방법을 조합하여 사용할 수 있습니다.

위 내용은 데이터의 잠재 구조 및 패턴 탐색: 비지도 학습의 응용의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!