Обучение без учителя - это один из основных подходов в машинном обучении, который используется для нахождения скрытых закономерностей в данных без использования заранее размеченных меток. В рамках обучения без учителя можно выделить несколько основных веток, которые помогут вам лучше понять, как этот процесс работает. Давайте рассмотрим их подробнее.

Кластеризация - это процесс группировки объектов в кластеры, где объекты в одном кластере более похожи друг на друга, чем на объекты из других кластеров. Это позволяет выявить структуру данных. Примеры алгоритмов кластеризации:

• K-means
• Иерархическая кластеризация
• DBSCAN

Ассоциация включает в себя поиск интересных связей между переменными в больших наборах данных. Это часто используется в анализе покупательского поведения, например, для выявления товаров, которые часто покупаются вместе. Примеры алгоритмов ассоциации:

• Алгоритм Apriori
• Алгоритм FP-Growth

Снижение размерности - это процесс уменьшения количества переменных в наборе данных, сохраняя при этом важную информацию. Это может помочь в визуализации данных и уменьшении вычислительных затрат. Примеры методов снижения размерности:

• Метод главных компонент (PCA)
• t-SNE
• UMAP

Обнаружение аномалий направлено на идентификацию редких объектов, которые отличаются от большинства данных. Это может быть полезно в различных областях, таких как финансовый анализ или безопасность. Примеры методов:

• Методы на основе кластеризации
• Методы на основе статистики

Эти четыре ветки обучения без учителя помогают исследовать и анализировать данные, выявляя скрытые паттерны и структуры. Понимание каждой из этих веток даст вам более глубокое представление о том, как работает обучение без учителя и как его можно применять на практике.