机器学习-无监督

机器学习是一种人工智能的技术，它允许机器从数据中学习而无需明确编程。其中无监督学习是机器学习的一类模式，它不需要已知输出和分类标签来训练数据。相反，无监督学习算法会自动在数据集中发现一些隐含的关系、结构和模式，这些关系、结构和模式有助于数据挖掘和数据分析。

下面我们就来看一下几个无监督学习的算法。

1. k-Means Clustering

k-Means是一种将数据点划分成不同组别的聚类算法。该算法的核心思想是将数据点分为k个簇，使得同一组内的数据点更加相似，不同组之间的数据点更加不同。然后在每个簇中，计算簇中心，再将所有数据点划分到最近的簇中心。这个过程反复进行，直到所有数据点都达到最佳聚类状态。

from sklearn.cluster import KMeans
# create k-means object
kmeans = KMeans(n_clusters=3)
# fit k-means object to data
kmeans.fit(X)
# print location of clusters learned by k-means algorithm
print(kmeans.cluster_centers_)

2. Principal Component Analysis (PCA)

PCA是一种线性降维算法，它通过寻找高维数据中最大方差方向，将数据映射到低维空间中。PCA可以将复杂的数据转化为少数几个主成分，保留大部分原数据的差异，并消除数据中的噪声。

from sklearn.decomposition import PCA
# create principal component analysis object
pca = PCA(n_components=2)
# fit PCA to data
pca.fit(X)
# transform data onto the first two principal components
X_pca = pca.transform(X)

3. Apriori Algorithm

Apriori算法是一种基于频繁项集的关联规则挖掘算法，它可以自动发现数据集中的有趣关系，例如购物篮分析等。Apriori算法使用频繁项集的性质减少搜索空间，减少算法时间和空间复杂度。

from apyori import apriori
# create transactions
transactions = [['beer', 'nuts'], ['beer', 'cheese'], ['cheese', 'nuts']]
# apply apriori algorithm
results = list(apriori(transactions, min_support=0.5))
# print results
for item in results:
    print(item)

以上就是无监督学习的一些算法介绍和简单实现，希望可以为你提供参考。