некоторые примеры алгоритмов обучения без учителя включают:

  1. Кластеризация K-средних: этот алгоритм делит данные на k кластеров, где каждый кластер представлен средним значением всех точек в кластере. Алгоритм итеративно переназначает точки ближайшему кластеру и обновляет средние значения кластера до сходимости.
  2. Иерархическая кластеризация: этот алгоритм строит иерархию кластеров путем многократного слияния ближайших пар кластеров. Существует несколько способов определения расстояния между кластерами, включая одиночную связь (расстояние между ближайшей парой точек в двух кластерах), полную связь (расстояние между самой дальней парой точек в двух кластерах) и среднюю связь ( среднее расстояние между всеми парами точек в двух кластерах).
  3. Анализ основных компонентов (PCA): этот алгоритм уменьшает размерность данных, находя небольшое количество «основных компонентов», которые охватывают большую часть дисперсии данных. Он делает это, проецируя данные в пространство более низкого измерения, сохраняя при этом как можно больше информации.
  4. Автоэнкодеры: эти алгоритмы учатся сжимать и восстанавливать данные, обучая нейронную сеть восстанавливать входные данные из низкоразмерного представления. Их можно использовать для уменьшения размерности, обнаружения аномалий и генерации новых данных.

Это всего лишь несколько примеров алгоритмов обучения без учителя. Есть много других, каждый со своим набором сильных сторон и ограничений. Подходящий алгоритм для использования зависит от конкретной проблемы, которую вы пытаетесь решить.