Masalah pembelajaran ciri terpendam dalam pembelajaran tanpa pengawasan

Masalah pembelajaran ciri terpendam dalam pembelajaran tanpa pengawasan, memerlukan contoh kod khusus

Dalam bidang pembelajaran mesin, pembelajaran tanpa pengawasan merujuk kepada pembelajaran automatik dan penemuan struktur berguna dalam data tanpa maklumat dan corak label atau kategori. Dalam pembelajaran tanpa seliaan, pembelajaran ciri terpendam merupakan masalah penting, yang bertujuan untuk mempelajari perwakilan ciri peringkat lebih tinggi dan lebih abstrak daripada data input mentah.

Matlamat pembelajaran ciri terpendam adalah untuk menemui ciri yang paling mendiskriminasi daripada data asal untuk memudahkan pengelasan, pengelompokan atau tugas pembelajaran mesin yang lain. Ia boleh membantu kami menyelesaikan masalah seperti perwakilan data dimensi tinggi, pengurangan dimensi data dan pengesanan anomali. Selain itu, pembelajaran ciri terpendam juga boleh memberikan kebolehtafsiran yang lebih baik, membolehkan kami mempunyai pemahaman yang lebih mendalam tentang pengetahuan di sebalik data.

Di bawah ini kami mengambil Analisis Komponen Utama (PCA) sebagai contoh untuk menunjukkan penyelesaian dan pelaksanaan kod khusus pembelajaran ciri terpendam.

PCA ialah teknik pengurangan dimensi linear yang biasa digunakan Ia mencapai pengurangan dimensi dengan mencari arah yang paling dominan (iaitu komponen utama) dalam data dan mengunjurkan data asal ke arah ini. Di sini kami menggunakan perpustakaan scikit-learn dalam Python untuk melaksanakan PCA.

Mula-mula, kami mengimport perpustakaan dan set data yang berkaitan:

import numpy as np
from sklearn.decomposition import PCA
from sklearn.datasets import load_iris

# 加载iris数据集
iris = load_iris()
X = iris.data

Seterusnya, kami membuat instantiate PCA dan menentukan bilangan komponen utama yang perlu dikekalkan:

# 实例化PCA并指定主成分数目
pca = PCA(n_components=2)

Kemudian, kami menggunakan fungsi fit_transform untuk mengubah data asal X menjadi pengurangan dimensi Perwakilan ciri akhir Sampel dibezakan dengan warna yang berbeza.

Ini ialah contoh mudah pembelajaran ciri terpendam menggunakan PCA. Melalui contoh ini, kita dapat melihat bahawa PCA mengurangkan data asal daripada 4 dimensi kepada 2 dimensi dan mengekalkan struktur utama dalam data.

Sudah tentu, terdapat banyak kaedah pembelajaran ciri terpendam lain, seperti pengekod auto, analisis faktor, dll., setiap kaedah mempunyai senario dan kelebihan aplikasinya yang unik. Semoga artikel ini telah memberikan sedikit bantuan dalam memahami masalah pembelajaran ciri asas dan memberikan anda contoh kod konkrit.

Atas ialah kandungan terperinci Masalah pembelajaran ciri terpendam dalam pembelajaran tanpa pengawasan. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!