什么是无监督学习

如题所述

首先看什么是学习(learning)?一个成语就可概括:举一反三。此处以高考为例,高考的题目在上考场前我们未必做过,但在高中三年我们做过很多很多题目,懂解题方法,因此考场上面对陌生问题也可以算出答案。机器学习的思路也类似:我们能不能利用一些训练数据(已经做过的题),使机器能够利用它们(解题方法)分析未知数据(高考的题目)?
最简单也最普遍的一类机器学习算法就是分类(classification)。对于分类,输入的训练数据有特征(feature),有标签(label)。所谓的学习,其本质就是找到特征和标签间的关系(mapping)。这样当有特征而无标签的未知数据输入时,我们就可以通过已有的关系得到未知数据标签。
在上述的分类过程中,如果所有训练数据都有标签,则为有监督学习(supervised learning)。如果数据没有标签,显然就是无监督学习(unsupervised learning)了,也即聚类(clustering)。
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