Masalah pemerolehan label dalam pembelajaran tanpa pengawasan

Masalah pemerolehan label dalam pembelajaran tanpa pengawasan memerlukan contoh kod khusus

Dengan pembangunan data besar dan pembelajaran mesin, pembelajaran tanpa pengawasan telah menjadi salah satu kaedah penting untuk menyelesaikan pelbagai masalah di dunia nyata. Tidak seperti pembelajaran diselia, pembelajaran tanpa penyeliaan tidak memerlukan data latihan pra-label, sebaliknya belajar dan meramal dengan menemui corak dan ketetapan secara automatik daripada data. Walau bagaimanapun, dalam aplikasi praktikal, beberapa maklumat label atau kategori sering diperlukan untuk menganalisis dan menilai data. Oleh itu, cara mendapatkan label dalam pembelajaran tanpa pengawasan menjadi isu utama.

Masalah pemerolehan label dalam pembelajaran tanpa pengawasan melibatkan dua aspek: pengelompokan dan pengurangan dimensi. Pengelompokan ialah proses mengklasifikasikan sampel yang serupa ke dalam kategori atau kumpulan yang sama, yang boleh membantu kami menemui struktur tersembunyi dalam data memetakan data berdimensi tinggi kepada ruang berdimensi rendah untuk menggambarkan dan memahami data dengan lebih baik. Artikel ini akan memperkenalkan isu pemerolehan label dalam pengelompokan dan pengurangan dimensi masing-masing dan memberikan contoh kod khusus.

1. Masalah pemerolehan label dalam pengelompokan

Pengelompokan ialah kaedah pembelajaran tanpa pengawasan yang mengelompokkan sampel yang serupa ke dalam kategori atau kumpulan yang berbeza. Dalam pengelompokan, selalunya perlu untuk membandingkan hasil pengelompokan dengan label sebenar untuk menilai kualiti dan keberkesanan pengelompokan. Tetapi dalam pembelajaran tanpa pengawasan, sukar untuk mendapatkan maklumat label sebenar untuk penilaian. Oleh itu, kita memerlukan beberapa teknik dan kaedah untuk mendapatkan label kelompok.

Kaedah biasa ialah menggunakan penunjuk luaran, seperti ARI (Indeks Rand Terlaras) dan NMI (Maklumat Bersama Ternormal), untuk mengukur persamaan antara hasil pengelompokan dan label sebenar. Metrik ini boleh dikira melalui modul metrik dalam perpustakaan sklearn. Berikut ialah contoh menggunakan algoritma pengelompokan K-means untuk mendapatkan label:

from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn import metrics

# 加载数据
data = load_data()

# 初始化聚类器
kmeans = KMeans(n_clusters=3)

# 进行聚类
labels = kmeans.fit_predict(data)

# 计算外部指标ARI和NMI
true_labels = load_true_labels()
ari = metrics.adjusted_rand_score(true_labels, labels)
nmi = metrics.normalized_mutual_info_score(true_labels, labels)

print("ARI: ", ari)
print("NMI: ", nmi)

Dalam kod di atas, data pertama kali dimuatkan melalui fungsi load_data(), kemudian algoritma KMeans digunakan untuk pengelompokan, dan fit_predict( ) kaedah digunakan untuk mendapatkan label kluster. Akhir sekali, muatkan maklumat label sebenar melalui fungsi load_true_labels() dan gunakan adjusted_rand_score() dan normalized_mutual_info_score() untuk mengira penunjuk ARI dan NMI.

Selain metrik luaran, kami juga boleh menggunakan metrik dalaman untuk menilai kualiti pengelompokan. Metrik dalaman dikira dalam data dan tidak memerlukan maklumat label sebenar. Penunjuk dalaman yang biasa digunakan termasuk Pekali Siluet dan Indeks DB (Indeks Davies-Bouldin). Berikut ialah contoh penggunaan pekali siluet untuk mendapatkan label:

from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.metrics import silhouette_score

# 加载数据
data = load_data()

# 初始化聚类器
kmeans = KMeans(n_clusters=3)

# 进行聚类
labels = kmeans.fit_predict(data)

# 计算轮廓系数
silhouette_avg = silhouette_score(data, labels)

print("Silhouette Coefficient: ", silhouette_avg)

Dalam kod di atas, data pertama kali dimuatkan melalui fungsi load_data(), kemudian algoritma KMeans digunakan untuk pengelompokan, dan kaedah fit_predict() digunakan untuk mendapatkan label kluster. Akhir sekali, pekali siluet dikira melalui silhouette_score().

2. Masalah pemerolehan label dalam pengurangan dimensi

Pengurangan dimensi ialah kaedah memetakan data berdimensi tinggi ke ruang berdimensi rendah, yang boleh membantu kami memahami dan menggambarkan data dengan lebih baik. Dalam pengurangan dimensi, beberapa maklumat label atau kategori juga diperlukan untuk menilai kesan pengurangan dimensi.

Algoritma pengurangan dimensi yang biasa digunakan ialah Analisis Komponen Utama (PCA), yang memetakan data asal kepada sistem koordinat baharu melalui transformasi linear. Apabila menggunakan PCA untuk pengurangan dimensi, kita boleh menggunakan maklumat label data asal untuk menilai kesan pengurangan dimensi. Berikut ialah contoh penggunaan PCA untuk mendapatkan label:

from sklearn.decomposition import PCA

# 加载数据和标签
data, labels = load_data_and_labels()

# 初始化PCA模型
pca = PCA(n_components=2)

# 进行降维
reduced_data = pca.fit_transform(data)

# 可视化降维结果
plt.scatter(reduced_data[:, 0], reduced_data[:, 1], c=labels)
plt.show()

Dalam kod di atas, data dan label dimuatkan terlebih dahulu melalui fungsi load_data_and_labels(), kemudian algoritma PCA digunakan untuk pengurangan dimensi, dan kaedah fit_transform() digunakan untuk mendapatkan hasil pengurangan dimensi. Akhir sekali, fungsi scatter() digunakan untuk menggambarkan hasil pengurangan dimensi, di mana maklumat label diwakili oleh warna.

Perlu diambil perhatian bahawa mendapatkan label dalam pembelajaran tanpa pengawasan adalah cara tambahan, yang berbeza daripada pemerolehan label dalam pembelajaran diselia. Pemerolehan label dalam pembelajaran tanpa pengawasan adalah lebih untuk menilai dan memahami kesan model, dan tidak diperlukan dalam aplikasi praktikal. Oleh itu, apabila memilih kaedah pemerolehan teg, anda perlu membuat pilihan yang fleksibel berdasarkan senario aplikasi tertentu.

Atas ialah kandungan terperinci Masalah pemerolehan label dalam pembelajaran tanpa pengawasan. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!