1. K均值聚类
K-means 聚类是我进入无监督学习的切入点。它根据相似性将数据点分组。例如，我曾经使用 K-means 根据购买行为对客户进行细分。这有助于识别不同的客户群体，从而制定有针对性的营销策略。
2.层次聚类
层次聚类会构建一个聚类树，该树可以可视化为树状图。当您想要查看聚类之间的关系时，它特别有用。我曾使用这种技术来分析社交媒体互动，揭示了有趣的参与模式。
3.主成分分析（PCA）
PCA 是一种降维技术，可以简化数据集，同时保留最重要的信息。处理高维数据时，它非常有用。例如，在人脸识别项目中，PCA 有助于降低图像数据集的复杂性，而不会丢失基本特征。
无监督学习的应用
无监督学习通常用于：
客户细分
市场篮子分析
异常检测
半监督学习是一种结合标记数据和未标记数据的混合方法。当标记数据 中英数据 稀缺或获取成本高昂时，这种方法特别有用。
自我训练
自训练涉及使用少量标记数据来训练初始模型，然后该模型标记未标记数据。我使用自训练对标记数据有限的网页进行分类，与仅使用监督学习相比，它显著提高了结果。
基于图的模型
这些模型使用图形结构来表示数据点之间的关系。它们对于社交网络中的社区检测等任务非常有效。虽然我只是尝试过这些技术，但我已经看到了它们在推荐系统中的潜力。