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无监督学习PPT课件

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非监督学习方法之聚类分析(ppt 55页)PPT学习课件

非监督学习方法之聚类分析(ppt 55页)PPT学习课件
❖连续量的量化：用连续量来度量的特征，只需取 其量化值，如长度、重量等。
❖分级量的量化：度量分析对象等级的量，用有序 的离散数字进行量化，比如学生成绩的优，良， 中，差可用1，2，3，4等量化表示。
❖定性量的量化：定性指标，没有数量关系，也没 有次序要求。比如，性别特征：男和女，可用0和 1来进行表示。
N
为
i
第
i
类
的
样
本
数
.
– 离差平方和增量：设样本已分成ωp,ωq两类， 若把ωp,ωq合为ωr类，则定义离差平方增量：
Dp2q Sr (Sp Sq)
其中Sp,Sq分别为 p类于q类的离差平方 , 和
Sr为r类的离差平方和
增量愈小，合并愈。合理
❖算法过程描述： Step1：初始距离矩阵的计算D(0) 说明：（1）距离矩阵元素的值是类与类之间的距离， 距离的定义有多种。（2）距离矩阵，是对称矩阵。 对角上线的元值表示同类之间的距离，即为0。 Step2：对于第n次迭代的距离矩阵D(n)进行聚合
第一章 非监督学习方法：聚 类分析
• 基本概念 • 相似性测度与聚类准则 • 基于试探的聚类搜索算法 • 系统聚类 • 分解聚类 • 动态聚类
§1.1 基本概念
❖分类与聚类的区别
❖分类：用已知类别的样本训练集来设计分类 器（监督学习）
❖聚类（集群）：用事先不知样本的类别，而 利用样本的先验知识来构造分类器（无监督 学习）
❖若向量点的分布是一群一群的，同一群 样本密集（距离很近），不同群样本距离 很远，则很容易聚类；
❖若样本集的向量分布聚成一团，不同群 的样本混在一起，则很难分类；
❖对具体对象做聚类分析的关键是选取合 适的特征。特征选取得好，向量分布容易 区分，选取得不好，向量分布很难分开。

无监督学习

无监督学习

28
4.3.1 聚类的一般表示方法
用聚类中心来表示每个聚类是使用最广泛的聚类 表示方法
计算聚类的半径和标准差来确定聚类在各个维上的伸 展度。
聚类中心表示法对于那些高维球体形状的聚类来说已 经足够。 但如果聚类被拉长了或者是其他形状的话，聚类中心 表示就可能不太适合。
29
利用分类模型来表示聚类
40
下图给出了该例子整个过程中簇间距离计算和簇合并的过程和 结果。
步骤 1 2 3 4 5 1 1 1 1 1
最近的簇距离
最近的两个簇 {1} {2} {3} {4} {5} {6} {7} {8} {1,2} {3,4}
7
8
4
5
4
4
第二次迭代：
通过平均值调整对象所在的簇，重新聚类，即将所有点按离 平均值点（1.5,1）和（3.5,3）最近的原则重新分配。得到两 个簇： {1,2,3,4}和{5,6,7,8}
重新计算簇平均值点，得到新的平均值点为： （1.5,1.5）和（4.5,3.5）
第三次迭代：
通过平均值调整对象所在的簇，重新聚类，即将所有点按离 平均值点1.5,1.5）和（4.5,3.5）最近的原则重新分配。得到 两个簇： {1,2,3,4}和{5,6,7,8} 发现没有出现重新分配，准则函数收敛，程序结束。
11
举例
12
13
距离计算
在那些均值能被定义和计算的数据集上均能 使用k-均值算法。
在欧式空间，聚类均值可以使用如下公式：
数据点与聚类中心的距离使用如下公式：
14
算法举例： 下面给出一个样本事务数据库，并对它实施k-平均算法。 设n=8，k=2，执行下面的步骤：
序号 1 2 3 4 5 6 属性1 1 2 1 2 4 5 属性2 1 1 2 2 3 3

学习-四个非监督学习定律.ppt

学习-四个非监督学习定律.ppt

sj
yj

1

1 ecy
j
(c 0)
2019-10-24
谢谢你的观看
24
确定性的竞争学习定律 （Grossberg，1969）
若 sj yj 1，则输出神经元场 FY 中的第 j
个神经元赢得竞争；
若 sj yj 0 ，则输出神经元场 FY 中的第 j
个神经元输掉竞争。
谢谢你的观看
38
概率测度
概率测度把有限的非负数赋予BRn 的集
合。概率空间 Rn, B Rn , P上，PRn 1 。
2019-10-24
谢谢你的观看
39
累积概率函数
随机矢量 X : Rn Rp 其累积概率函数
PX Y Y Rp 为
PX Y P r Rn : X r Y P r Rn : x1 r y1;
2019-10-24
谢谢你的观看
9
学习与量化
量子化 量子化，把样本模式空间 Rn 分成k个
区域：量子化区域决策组。被学习的原 型矢量在一个足够大的模式空间 Rn中定 义了个m 突触点。当且仅当某个mi 在 Rn 中移动时，系统才进行学习。
2019-10-24
谢谢你的观看
10
学习与量化
矢量量子化规则
2019-10-24
谢谢你的观看
37
概率测度
定义：若 P在 B Rn 的不相交子集 A1, A2,
上是可数、加性的，即：
P


Ai



Ai
i1 i1
Ai Aj 0 if i j

神经网络与深度学习09-无监督学习

神经网络与深度学习09-无监督学习

假设ℛ为d维空间中的一个以点为中心的“超立方体”，并
定义核函数来表示一个样本是否落入该超立方体中
点
x 的密度估计为
《神经网络与深度学习》
23
K近邻方法
核密度估计方法中的核宽度是固定的，因此同一个宽度可能
对高密度的区域过大，而对低密度区域过小。
一种更灵活的方式是设置一种可变宽度的区域，并使得落入
12
自编码器（ Auto-Encoder ）
编码器（Encoder）
两层网络结构的自编码器
解码器（Decoder）
目标函数：重构错误
《神经网络与深度学习》
13
稀疏自编码器
通过给自编码器中隐藏层单
元z加上稀疏性限制，自编码
器可以学习到数据中一些有
用的结构。
和稀疏编码一样，稀疏自编
码器的优点是有很高的可解
结合上述两个公式，得到
《神经网络与深度学习》
21
直方图方法（Histogram Method）
一种非常直观的估计连续变量密度函数的方法，可以表示为
一种柱状图。
《神经网络与深度学习》
22
核密度估计（Kernel Density Estimation）
核密度估计是一种直方图方法的改进。
也叫Parzen窗方法
《神经网络与深度学习》
无监督学习
内容
无监督学习
无监督特征学习
主成分分析
稀疏编码
自编码器
稀疏自编码器
降噪自编码器
概率密度估计
参数密度估计
非参数密度估计
核方法
K近邻方法
《神经网络与深度学习》
2
无监督学习（ Unsupervised Learning ）

《无监督学习》课件

《无监督学习》课件

04 无监督学习的挑 战与未来发展
数据预处理与特征选择
数据清洗
去除异常值、缺失值和重复值，确保数据质量 。
特征选择
从大量特征中筛选出与目标变量最相关的特征 ，降低维度。
数据转换
将数据转换为适合算法处理的格式，如矩阵或向量。
评估无监督学习算法的性能
准确率
衡量算法预测结果的正确率。
召回率与精确率
评估分类算法的查全率和查准 率。
社交网络分析
社区发现
无监督学习算法可以用于社交网络分 析，通过分析用户之间的互动关系， 发现不同的社区或群体，有助于理解 用户群体的兴趣和行为特征。
影响力排名
通过无监督学习算法，可以对社交网 络中的用户影响力进行排名，帮助企 业找到具有影响力的关键用户，进行 精准营销和推广。
图像识别与分类
图像聚类
关联规则评分
通过评分函数对关联规则进行评估，以确定规则 的置信度和支持度。
提升方法
通过提升方法将关联规则学习与其他机器学习算 法相结合，以提高分类和预测的准确性。
03 无监督学习的常 见算法
K-means聚类算法
一种常见的无监督学习算法，用于将数据集划分为K个聚类 。
K-means算法通过迭代过程将数据集划分为K个聚类，每个 聚类由其质心（即聚类中心）表示。算法开始时随机选择K个 点作为质心，然后迭代地将每个数据点分配给最近的质心， 并重新计算质心位置，直到达到收敛条件。
无监督学习算法可以将相似的图像聚 类在一起，有助于对大量图像进行快 速分类和整理，如对图片库进行分类 、过滤重复图片等。
目标检测
无监督学习算法可以用于目标检测任 务，如人脸识别、物体检测等，提高 图像处理和计算机视觉应用的准确性 和效率。

无监督学习与聚类.ppt

无监督学习与聚类.ppt

10.2 聚类准则函数
类别数 c = 2
误差平方和准则
将样本分成c个子集D1, …, Dc，ni为第i个子集 的样本数，mi为样本均值：
1
mi ni xDi x
误差平方和准则：
c
Je
x mi 2
i1 xDi
散布矩阵
类内散布矩阵：
c
Sw x mi x mi t i1 xDi
模糊k-均值聚类算法
1. begin initialize n, c, b, m1, …, mc; 2. do 计算n个样本对c个类别的隶属度：
i x
1 x - mi 2 1 b1
c
2 1 b1
1 x-mj
j 1
3.
重新计算各个聚类的均值m1, …, mc;
n
b
i x j x j
mi
j 1 n
b
i x j
j 1
4. until m1, …, mc变化很小； 5. return m1, …, mc。
k-均值聚类的特点
k-均值算法可以看作是对平方误差准则函数的贪 心搜索算法；
聚类结果受初始聚类中心的选择影响很大，不同 的初始聚类中心会导致不同的聚类结果。
10.4 层次聚类
2. 每种类别的先验概率 P j 已知；
3. 类条件概率的数学形式已知 p x j ,θ j ，但
参数 θ j 未知； 4. 样本类别未被标记。
混合密度
样本可以看作是按如下方式产生的：先以
概率 Pj 决定其所属类别 j ，然后根据概
率密度 px j ,θ j 生成一个具体的样本x。
因此x样本的产生概率为：
输出层对应c个类别；
输出层神经元之间有侧向抑 制连接，对于每一个输入样 本，只有一个竞争层神经元 被激活(称为胜元，输出1)， 其它神经元被抑制(输出0)。

《没有监督不工作》PPT课件


安全.
主要从以下几个方面入手：
1、 测前准备工作一定要做的扎实、可靠.我们可以给每个岗位制定出一个 排查风险的明细单,要求每个岗位的负责任在接到任务后仔细做好自身岗位 设备的隐患排查工作,有隐患及时汇报并进行整改,真正做好测前准备工作, 确保设备在运转期间的安全性.
2、 井下仪器的硬件方面,必须有仪修和小队双重把关.如：仪器的护帽是否完 好,丝扣是否带到位以及仪器本身是否有裂痕等等.
对现场刻度、双保险的使用、吊装护帽的使用、围栏、测速以及资料的现场验 收等等作详细、严格的检查,如有不符就立即叫停,决不允许有任何违章行为的 出现.切实按照事业部的统一要求作好标准化作业,以确保安全生产.
四、工作积极性不高,缺乏主观能动性
很多企业都存在着这么一种人群："不思进取、不求上进"！同样我们的 企业也不可例外的存在着这样的群体.这样的群体对企业的发展是有抑制作用 的,是不利于企业发展的.以作业队为例,分析一下他们之所以积极性不高,缺乏 主观能动性的原因.在同一个作业队,不同的井口操作工所做的工作是大致相同 的.但在同一个岗位,不同
提高；干的差的系数降低,这样以来干的好的员工就会继续努力工 作,干的不好的员工 也会逐步的努力赶上,最终消除部分员工工作积极性不高的态度,提高主观能动性,也会促 进生产安全、有序的进行.
五、超大规模的任务量下,对设备的维护和保养不到位
近几年,为了满足市场的需求,我们对设备进行了更新换代.有效地化解了仪器陈旧、 测井时效低的缺点,迅速适应了近几年测井超大任务量的需求.然而,在这种超大规模的任 务量下,设备超负荷运转,频繁的连续作业,使得人员的休息和设备维护得不到有力的保障. 我们应该采取各种有效的方法来保证设备在运转过程中的稳定和

第7章无监督学习


7.3 自编码网络
• 7.3.2 自编码ຫໍສະໝຸດ 络实践• 3.数据训练 使用参数的数据进行训练，并输入其结果
• 4.评估模型 从MNIST的测试集中选择10张图片，分别绘制原始图片和经过训
练后的自编码神经网络的输出图片，进行对比。
• 在自编码网络模型中，一般都通过构建多层神经网络来实现。将原 信息作为神经网络模型的输入，通过神经网络中间层的处理对原信 息进行“编码-解码”过程，形成神经网络的输出。
7.2 K均值聚类
7.2.1 K均值聚类算法简介
• K均值算法（K-means算法）是一种常用的聚类算法。给定的样本 集D，对其进行划分为K的簇类，使得所有的簇划分C满足最小化平 方误差的过程，即计算每个样本点与其所属质心的距离的误差平方 和最小化的过程，计算公式为：
• 7.3.2 自编码网络实践
• 2.自编码网络构建
• 通过隐藏层1和隐藏层2对输入数据进行编码和解码： • #编码函数 • def encoder(x): • layer1=tf.nn.sigmoid(tf.add(tf.matmul(x,weights[‘encoder_h1’]),biases[‘encoder_b1’])) • layer2=tf.nn.sigmoid(tf.add(tf.matmul(layer1,weights[‘encoder_h2’]),biases[‘encoder_b2’])) • return layer2 • #解码函数 • def decoder(x): • layer1=tf.nn.sigmoid(tf.add(tf.matmul(x,weights[‘decoder_h1’]),biases[‘decoder_b1’])) • layer2=tf.nn.sigmoid(tf.add(tf.matmul(layer1,weights[‘decoder_h2’]),biases[‘decoder_b2’])) • return layer2 • #构建模型 • encoder_op=encoder(x_) • decoder_op=decoder(encoder_op)

机器学习之无监督学习

Daniel D. Lee & H. Sebastian Seung, Learning the parts of objects by non-negative matrix factorization, 1999, Nature
人脸表达后的分析与处理
表示向量
脸(eigenface)”的特征向量按照线性组合形式来
表达每一张原始人脸图像，进而实现人脸识别。
• 由此可见，这一方法的关键之处在于如何得到特
征人脸。
用（特征）人脸表
示人脸，而非用像
素点表示人脸
特征人脸方法: 算法描述
图5.4 二维灰度图像的向量化表示
• 将每幅人脸图像转换成列向量
• 如将一幅 × 的人脸图像转成 × 的列向量
情况下，变量随之增加。
主成分分析: 从协方差到相关系数
相关性(correlation)与独立性(independence)
如果和的线性不相关，则 ,
=
如果和的彼此独立，则一定 ,
= ，且和不存在任何线性或非线性关系
“不相关”是一个比“独立”要弱的概念，即独立一定不相关，但是不相关不一定相互


= ෍( − )

=
1
其中是样本均值， = σ=1
主成分分析: 若干概念-方差与协方差
数据样本的协方差
covariance
假设有个两维变量数据，记为(, ) = {( , )} ( = , … , )
衡量两个变量之间的相关度
=
(, )

, = 1
主成分分析: 从协方差到相关系数
皮尔逊相关系数所具有的性质如下：
| , | ≤
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• do{ for each data point x in D { compute the distance from x to each centroid assign x to the closest centeroid } re-compute the cluster centeroid
}while(The stop criterion is not met)
• 聚类树：用于层次聚类
a
2
如何表示聚类？
• (1)聚类中心 高维球体、椭球体形状 半径、标准差->伸展度
• (2)分类模型 把每个聚类当作一个类别
• (3)聚类中最为常见的值：范畴属性
任意形状的聚类： K均值算法不能发现任意形状 的聚类，对于不
规则形状的聚类定义聚类中心没有意义 表示法：一般分别输出每个聚类中的数据点
（来自不同聚类）之间的距离的均值
·聚类中心方法：两个聚类之间的距离 = 两个聚类中心的距离
·ward方法：两个聚类之间的距离 = SSE（A+B）-(SSE(A)+SSE(B)) =
A、B表示两个聚类，A+B表示合并后的聚类
a
13
优势和劣势
• 1、适用于任何形式的距离或相似度函数 • 2、相对于k均值算法的给出k个聚类的特征，可以提供对于聚类
mj = Sj / nj ;(j=1,2,3·····,k)
}while(the stop criterion is not met)
数据需要扫描t次，t是在终止条件满足之前的循环次数。
a
10
k-均值算法的优势与劣势
a
11
层次聚类
• 方法：聚类树（树状图） 合并聚类：从下而上，合并最相似的聚类 分裂聚类：从上而下，从包含全部数据点的根节点开始分裂 合并算法：
Dist(xi,xj) =
（加权）
a
6
如何计算相似度—距离函数
• 对于具有多个状态或值的名词性属性
简单匹配距离：设数据属性数目为r 属性值匹配数目为q Dist(xi,xj) =
• 对于文本文档：向量夹角余弦相似度
a
7
K-均值算法
• D={x1,x2······xn}
• Xi={xi1,xi2······xik} • 选取m(要获得的聚类个数)个数据点作为“种子”聚类中心
无监督学习
a
1
基本概念
• 聚类：组织数据的技术—>形成的相似组也叫聚类
• 聚类中心：聚类中所有数据点的均值，用来表示这个聚类
• 聚类的类型：划分聚类、层次聚类(一个聚类包含子聚类)
• 相似组：处于相同聚类的数据彼此相似
• 数据的维度：在一定前提下描述一个数学对象所需的参数个数，完整 表述应为“对象X基于前提A是n维”。—>即数据的属性个数
a
3
如何计算相似度—距离函数
• 针对数字属性的距离函数：（r维空间中的两个数据点xi、xj） 1、闵可夫斯基距离： Dist(xi,xj) =
2、欧几里德距离 取h = 2； Dist(xi,xj) =
加权欧几里德距离： Dist(xi,xj) =
平方欧几里德距离 ： Dist(xi,xj) =
a
•
Hale Waihona Puke 顺序（顺序范畴）属性：类似于名词性属性，但有顺序，常被当作 区间度量属性
a
17
的任何粒度的浏览 • 3、可以发现一些任意形状的聚类（例如采用单连接方法） • 4、时空复杂度：相对于k均值算法是低效的
a
14
选择聚类算法—聚类的评估
a
15
选择聚类算法—聚类的评估 • 查准率与查全率： 查准率=（检索出的相关信息量/检索出的信息总量）x100% 查全率=（检索出的相关信息量/系统中的相关信息总量）x100% • 间接评估：
4
如何计算相似度—距离函数
a
5
如何计算相似度—距离函数
• 针对无序范畴属性（布尔属性和名词性属性）的距离函数
混合矩阵：
数据点xi
数
据 点
1
xj 0
10 ab cd
简单匹配距离：
1)对称属性：两个状态同等重要
Dist(xi,xj) =
加权： Dist(xi,xj) =
2)非对称属性：一个状态比另一个状态更重要Jaccard距离
a
16
数据标准化
• 区间度量属性：数字/连续属性、符合线性标量的实数 范围标准化：
z – score标准化： ：均值 ：标准差
·比例度量属性：非线性
1）按照区间度量属性处理—>度量刻度上的扭曲 2）对属性值进行转换 ：取对数 • 名词性（无序范畴）属性：属性的取值为状态集合中的某一个
特例：布尔属性
a
8
K-均值算法
• 收敛条件(stop criterion ) (1)没有(或最小数目)数据点被重新分配给不同的聚类 (2)没有(或最小数目)聚类中心发生变化 (3)SSE局部最小
SSE=
Cj ：the jth cluster mj ：the cluster centroid of Cj
a
9
K-均值算法的硬盘版本
a
12
• 单连结方法：两个聚类之间的距离 = 两个聚类中距离最近的两个
点（来自不同聚类）之间的距离
合并具有“最短最近”距离的两个聚类
（对于数据噪音?很敏感 ）
• 全点（连来结自方不同法聚:类两）个之聚间类的之距间离的距离 = 两个聚类中距离最远的两个
合并具有“最短最远”距离的两个聚类
·平均连结方法:两个聚类之间的距离 = 两个聚类中多对数据点
for each data point x in set D make x a cluster;
do{ find 2 clusters that are nearest to each other ; merge the two cluster C; find the distance from C to other clusters; (单连结和全连结、平均连结) }while(the number of cluster > 1)
• 选取k(要获得的聚类个数)个数据点作为“种子”聚类中心,记作mj（j=1，2，3······，k） • 向量Sj:第j个聚类的加和 • nj：第j个聚类中数据点的个数
• do{
for(j=0;j<k;j++){
; nj=0 ;}
for each data point x D { j = argmin dist (x,mj);//j=0,1,2,······k x -> cluster j; x; nj+=1 ; }