第13章 无监督学习概论.pptx

《第13章 无监督学习概论.pptx》由会员分享，可在线阅读，更多相关《第13章 无监督学习概论.pptx（27页珍藏版）》请在淘文阁 - 分享文档赚钱的网站上搜索。

1、,第十三章无监督学习概论,无监督学习,使用无标注数据 学习或训练，由特征向量组成 无监督学习的模型是函数， 条件概率分布 ，或条件概率分布 假设训练数据集由N个样本组成，每个样本是一个M维向量。训练数据可以由一个矩阵表示，每一行对应一个特征，每一列对应一个样本,无监督学习,无监督学习的基本想法是对给定数据（矩阵数据）进行某种“压缩”，从而找到数 据的潜在结构。假定损失最小的压缩得到的结果就是最本质的结构。 考虑发掘数据的纵向结构， 把相似的样本聚到同类， 即对数据进行聚类,无监督学习,无监督学习的基本想法是对给定数据（矩阵数据）进行某种“压缩”，从而找到数 据的潜在结构。假定损失最小的压缩得到

2、的结果就是最本质的结构。 考虑发掘数据的横向结构， 把高维空间的向量转换为 低维空间的向量， 即对数据进行降维。,无监督学习,无监督学习的基本想法是对给定数据（矩阵数据）进行某种“压缩”，从而找到数 据的潜在结构。假定损失最小的压缩得到的结果就是最本质的结构。 同时考虑发掘数据的 纵向与横向结构，假设数据由含有 隐式结构的概率模型生成得到， 从数据中学习该概率模型。,聚类,聚类（clustering）是将样本集合中相似的样本（实例）分配到相同的类，不相似的样本分配到不同的类。 聚类时，样本通常是欧氏空间中的向量，类别不是事先给定， 而是从数据中自动发现，但类别的个数通常是事先给定的。样本之间的

3、相似度或距离 由应用决定。 如果一个样本只能属于一个类，则称为硬聚类（hard clustering) 如果一个样本可以属于多个类，则称为软聚类（soft clustering),聚类,硬聚类时，每一个样本属于某一类 软聚类时，每一个样本依概率属于每一个类,降维,降维（dimensionality reduction）是将训练数据中的样本（实例）从高维空间转换到低维空间。 假设样本原本存在于低维空间，或者近似地存在于低维空间，通过降维则可以更好地表示样本数据的结构，即更好地表示样本之间的关系。 高维空间通常是高维的欧氏空间，而低维空间是低维的欧氏空间或者流形（manifold)。 从高维到低维

4、的降维中，要保证样本中的信息损失最小。,降维,降维有线性的降维和非线性的降维。 二维空间的样本存在于一条直线的附近，可以将样本从二维空间转换到一维空间。通过降维可以更好地表示样本之间的关系。,降维,假设输入空间是欧氏空间 ，输出空间也是欧氏空间 ，后者的维数低于前者的维数。降维的模型是函数 其中是样本的高维向量，是样本的低维向量，是参数。函数可以是线性函数也可以是非线性函数。 降维的过程就是学习降维模型的过程。降维时，每一个样本从高维向量转换为低维向量 。,概率模型估计,假设训练数据由一个概率模型生成，由训练数据学习概率模型的结构和参数。 概率模型的结构类型， 或者说概率模型的集合事先给定，而

5、模型的具体结构与参数从数据中自动学习。学习的目标是找到最有可能生成数据的结构和参数。 概率模型包括混合模型、概率图模型等。 概率图模型又包括有向图模型和无向图模型。,概率模型估计,假设数据由高斯混合模型生成，学习的目标是估计这个模型的参数。,概率模型估计,概率模型表示为条件概率分布 随机变量x表示观测数据，可以是连续变量也可以是离散变量 随机变量z表示隐式结构，是离散变量 随机变量 表示参数 模型是混合模型时，z表示成分的个数 模型是概率图模型时，z表示图的结构,概率模型估计,概率模型的一种特殊情况是隐式结构不存在，即满足 这时条件 概率分布估计变成概率分布估计，只要估计分布 的参数即可。,概

6、率模型估计,概率模型估计是从给定的训练数据中学习模型 的结构和参数，计算出模型相关的任意边缘分布和条件分布。 注意随机变量x 是多元变量，甚至是高维多元变量 软聚类也可以看作是概率模型估计问题。根据贝叶斯公式 假设先验概率服从均匀分布，只需要估计条件概率分布。这样，可以通过对条 件概率分布的估计进行软聚类,无监督学习三要素,模型 函数 ，条件概率分布 ，或条件概率分布 策略 目标函数的优化 算法 迭代算法，通过迭代达到对目标函数的最优化,聚类,有5个样本A、 B、 C 、 D、 E，每个样本有二维特征x1, X2。通过聚类算法，可以将样本分配到两个类别中。,聚类,假设用k均值聚类，k=2。开始

7、可以取 任意两点作为两个类的中心 依据样本与类中心的欧氏距离的大小 将样本分配到两个类中 然后计算两个类中样本的均值，作为 两个类的新的类中心 重复以上操作，直到两类不再改变 最后得到聚类结果，A、 B、 C为一个类， D、E为另一个类。,降维,给出一个简单的数据集合。有14个样本A、 B、 C、 D等，每个样本有9 维特征 。,降维,由于数据是高维（多变量）数据，很难观察变量的样本区分能力，也很难观察样本之间的关系。 对数据进行降维，如主成分分析， 就可以更直接地分析以上问题。 对样本集合进行降维（主成分分析）， 结果在新的二维实数空间中， 有二维新的特征y1, y2, 14个样本分布在不同

8、位置。 通过降维，可以发现样本可以分为三个类, 二维新特征由原始特征定义。,话题分析,话题分析是文本分析的一种技术。 给定一个文本集合，话题分析旨在发现文本集合中每个文本的话题，而话题由单词的集合表示。 注意，这里假设有足够数量的文本， 如果只有一个文本或几个文本，是不能做话题分析的。 话题分析可以形式化为概率模型估计问题，或降维问题。,话题分析,给出一个文本数据集合。有6个文本，6个单词，表中数字表示单词在文 本中的出现次数。,话题分析,对数据进行话题分析，如LDA分析，得到由单词集合表示的话题， 以及由话题集合表示的文本。 具体地话题表示为单词的概率分布，文本表示为话题的概率分布。LDA是

9、含有这些概率分布的模型。,图分析,图分析（graph analytics）的目的是发掘隐藏在图中的统计规律或潜在结构。 PageRank算法是无监督学习方法，主要是发现有向图中的重要结点。 给定一个有向图，定义在图上的随机游走即马尔可夫链。 随机游走者在有向图上随机跳转，到达一个结点后以等概率跳转到链接出 去的结点，并不断持续这个过程。 PageRank算法就是求解该马尔可夫链的平稳分布的算法。,Page Rank,一个结点上的平稳概率表示该结点的重要性，称为该结点的PageRank值。 被指向的结点越多，该结点的PageRank值就越大。 被指向的结点的PageRank值越大，该结点的PageRank值就越大。 PageRank值越大结点也就越重要。,PageRank的原理,上图是一个简单的有向图，有4个结点 A,B,C,D。 给定这个图，PageRank算法通过迭代求出结点的PageRank值。,PageRank的原理,首先， 对每个结点的概率值初始化，表示各个结点的到达概率，假设是等概率的。 下一步， 各个结点的概率是上一步各个结点可能跳转到该结点的概率之和。 不断迭代，各个结点的到达概率分布趋于平稳分布，也就是PageRank值的分布。,