机器学习第四讲：无监督学习 → 给无标签积木自由组合，发现隐藏规律

机器学习第四讲：无监督学习 → 给无标签积木自由组合，发现隐藏规律

资料取自《零基础学机器学习》。
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关于DeepSeek本地部署指南可以看下我之前写的文章：DeepSeek R1本地与线上满血版部署：超详细手把手指南

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一、核心比喻：乐高积木的自由王国 🧩

生活场景¹：
假设你有一箱混装的乐高积木：

• 没有说明书（无标签）
• 包含圆形/方形/星形（不同形状）
• 红/蓝/黄（不同颜色）

无监督学习就像：

graph LR
    A["杂乱积木箱"] --> B["按形状分筐"]
    A --> C["按颜色分堆"]
    A --> D["发现‘蓝星形+黄圆形’常同时出现"]
  
    classDef box fill:#F0F8FF;
    class A,B,C,D box;

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二、超市购物案例实战 🛒（教材第四章经典案例²）

问题：分析顾客购物数据发现潜在规律

flowchart TD
    DB["原始交易记录<br>牛奶｜面包｜啤酒｜尿布｜鸡蛋"] --> Model["数据挖掘模型"]
    Model --> Cluster["聚类结果：<br>家庭主妇组→常买牛奶面包<br>年轻爸爸组→啤酒尿布组合"]
    Model --> Rule["关联规则：<br>买薯片的顾客65%会买可乐"]

实际应用：

• 沃尔玛通过无监督学习发现「啤酒+尿布」关联销售，调整货架位置使销量提升30%
• 音乐APP根据播放记录自动创建「深夜钢琴曲」「晨跑摇滚」歌单

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三、三大核心技术拆解 🔧

1. 聚类分析（Clustering）
   把相似数据分到同组（如同类积木分组）

   # 典型代码逻辑
   from sklearn.cluster import KMeans
   model = KMeans(n_clusters=3)  # 假设分3类
   model.fit(顾客数据)  # 自动找到分群规律

2. 降维（Dimensional Reduction）
   把100个特征压缩成2个核心特征（如从积木10个属性提取「体积+颜色强度」）
3. 关联规则（Association Rules）
   发现「如果买A则可能买B」的关系（如同发现圆形积木常搭配蓝色）

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四、与监督学习的本质区别 🤼

通过对比表格理解特点（教材第四章对比分析³）：

维度	监督学习	无监督学习
数据要求	需要标记数据	纯原始数据
任务目标	预测已知结果	发现未知模式
典型应用	房价预测/疾病诊断	客户分群/异常检测
结果验证	有明确准确率指标	依赖业务解读

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五、应用场景全景图 🌐

pie
    title 无监督学习应用领域
    "市场细分" : 35
    "社交网络分析" : 25
    "基因序列研究" : 20
    "图像压缩" : 15
    "其他" : 5

典型案例：

• 银行通过交易模式识别信用卡盗刷（异常值检测）
• 生物学家通过基因表达数据自动分类细胞类型
• 新闻网站自动聚合相关报道（如冬奥会专题）

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六、技术局限性须知 🚨（教材第四章注意事项⁴）

1. 解释性差：就像不知道积木为何这样分组，可能难以说明分群逻辑
2. 质量依赖：如果积木混入橡皮擦，可能产生错误关联
3. 评估困难：无法像考试打分那样量化效果，需人工确认价值

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七、终极核心总结 💡

无监督学习是让机器在未被告知答案的情况下，像孩子观察世界一样自主发现数据中隐藏的秩序与规律（教材第四章核心结论¹）
（典型案例：AlphaFold通过分析蛋白质结构数据自主发现折叠规律🔬）

目录：总目录
上篇文章：机器学习第三讲：监督学习 → 带答案的学习册，如预测房价时需要历史价格数据
下篇文章：机器学习第五讲：强化学习 → 电子宠物狗试错学习，做对给虚拟奖励

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1. 《零基础学机器学习》第四章第一节"无监督本质"，P.152 ↩
2. 《零基础学机器学习》第四章案例4-3"零售业模式发现"，P.168-171 ↩
3. 《零基础学机器学习》第四章对比表格4.2，P.159 ↩
4. 《零基础学机器学习》第四章第六节"局限与挑战"，P.189 ↩