1 无监督学习的目标
2 聚类(clustering)
2.1 欧氏距离
2.2 曼哈顿距离
2.3 马氏距离
2.4 夹角余弦
3 Sklearn & 聚类
3.1 概述
3.2 sklearn.cluster
4 降维
4.1 概述
4.2 聚类 vs.降维
4.3 sklearn vs.降维
1 无监督学习的目标
利用无标签的数据学习数据的分布或数据与数据之间的关系被称作无监督学习。
• 有监督学习和无监督学习的最大区别在于数据是否有标签。
• 无监督学习最常应用的场景是聚类 (clustering) 和降维 (Dimension Reduction)。
2 聚类(clustering)
聚类 (clustering) ，就是根据数据的“相似性”将数据分为多类的过程。
评估两个不同样本之间的“相似性” ，通常使用的方法就是计算两个样本之间的“距离”。
使用不同的方法计算样本间的距离会关系到聚类结果的好坏。
2.1 欧氏距离
欧氏距离是最常用的一种距离度量方法，源于欧式空间中两点的距离。其计算方法如下：
2.2 曼哈顿距离
曼哈顿距离也称作“城市街区距离”，类似于在城市之中驾车行驶，从一个十字路口到另外一个十字楼口的距离。其计算方法如下：
2.3 马氏距离
马氏距离表示数据的协方差距离，是一种尺度无关的度量方式。也就是说马氏距离会先将样本点的各个属性标准化，再计算样本间的距离。其计算方式如下：（s 是协方差矩阵，如图）
2.4 夹角余弦
余弦相似度用向量空间中两个向量夹角的余弦值作为衡量两个样本差异的大小。余弦值越接近1 ，说明两个向量夹角越接近0 度，表明两个向量越相似。其计算方法如下：
3 Sklearn & 聚类
自我介绍一下，小编13年上海交大毕业，曾经在小公司待过，也去过华为、OPPO等大厂，18年进入阿里一直到现在。
深知大多数Python工程师，想要提升技能，往往是自己摸索成长或者是报班学习，但对于培训机构动则几千的学费，着实压力不小。自己不成体系的自学效果低效又漫长，而且极易碰到天花板技术停滞不前！
因此收集整理了一份《2024年Python开发全套学习资料》，初衷也很简单，就是希望能够帮助到想自学提升又不知道该从何学起的朋友，同时减轻大家的负担。
既有适合小白学习的零基础资料，也有适合3年以上经验的小伙伴深入学习提升的进阶课程，基本涵盖了95%以上前端开发知识点，真正体系化！
由于文件比较大，这里只是将部分目录大纲截图出来，每个节点里面都包含大厂面经、学习笔记、源码讲义、实战项目、讲解视频，并且后续会持续更新
如果你觉得这些内容对你有帮助，可以扫码获取！！！（备注Python）
既有适合小白学习的零基础资料，也有适合3年以上经验的小伙伴深入学习提升的进阶课程，基本涵盖了95%以上前端开发知识点，真正体系化！**
由于文件比较大，这里只是将部分目录大纲截图出来，每个节点里面都包含大厂面经、学习笔记、源码讲义、实战项目、讲解视频，并且后续会持续更新
如果你觉得这些内容对你有帮助，可以扫码获取！！！（备注Python）
相关文章
您阅读本篇文章共花了：
发表评论