1. 无监督学习基本原理

机器学习或统计学习一般包括监督学习、无监督学习、强化学习

无监督学习：从无标注数据中学习模型的机器学习问题

• 无标注数据是自然得到的数据
• 模型表示数据的类别、转换或概率
• 本质：学习数据中的统计规律或潜在结构，主要包括 聚类、降维、概率估计
• 基本想法：对给定数据（矩阵数据）进行某种“压缩”，找到数据的潜在结构，假定损失最小的压缩得到的结果就是最本质的结构
• 考虑发掘数据的纵向结构，对应聚类
• 考虑发掘数据的横向结构，对应降维
• 考虑发掘数据的纵向与横向结构，对应概率模型估计

2. 基本问题

2.1 聚类 Clustering

聚类 是将样本集合中相似的样本（实例）分配到相同的类，不相似的样本分配到不同的类。

• 聚类分 硬聚类（一个样本只属于一个类）和 软聚类（一个样本可属于多个类）
• 聚类方法有 层次聚类 和 $k$均值聚类
  

2.2 降维 Dimensionality Reduction

降维 是将样本集合中的样本（实例）从高维空间转换到低维空间。降维可以帮助发现数据中隐藏的横向结构

假设样本 原本存在于低维空间，或近似地存在于低维空间，通过降维可以更好地表示样本数据的结构，更好地表示样本之间的关系

• 降维有线性降维和非线性降维，降维方法有主成分分析

2.3 概率模型估计

假设训练数据由一个概率模型生成，同时利用训练数据学习概率模型的结构和参数

• 概率模型包括混合模型、概率图模型等
• 概率图模型又包括有向图模型和无向图模型
• 概率模型估计可以帮助发现数据中隐藏的横向纵向结构

3. 机器学习三要素

同监督学习一样，无监督学习也有三要素：模型、策略、算法

模型 就是函数 $z=g_{\theta }(x)$，条件概率分布 $P_{\theta }(z|x)$，或 $P_{\theta }(x|z)$，在聚类、降维、概率模型估计中拥有不同的形式

• 聚类 中模型的输出是 类别
• 降维 中模型的输出是 低维向量
• 概率模型估计 中的模型可以是混合概率模型，也可以是有向概率图模型和无向概率图模型

策略 在不同的问题中有不同的形式，但都可以表示为目标函数的优化

• 聚类 中样本与所属类别中心距离的最小化
• 降维 中样本从高维空间转换到低维空间过程中信息损失的最小化
• 概率模型估计 中模型生成数据概率的最大化

算法 通常是迭代算法，通过迭代达到目标函数的最优化，比如，梯度下降法。

• 层次聚类法、k均值聚类 是硬聚类方法
• 高斯混合模型 EM算法是软聚类方法
• 主成分分析、潜在语义分析 是降维方法
• 概率潜在语义分析、潜在狄利克雷分配 是概率模型估计方法

4. 无监督学习方法

4.1 聚类

聚类主要用于数据分析，也可以用于监督学习的前处理

• 可以帮助发现数据中的统计规律
• 数据通常是连续变量表示的，也可以是离散变量表示的

4.2 降维

降维主要用于数据分析，也可以用于监督学习的前处理

• 可以帮助发现高维数据中的统计规律
• 数据是连续变量表示的

4.3 话题分析

话题分析是文本分析的一种技术

• 给定一个文本集合，话题分析旨在发现文本集合中每个文本的话题，而话题由单词的集合表示。
• 话题分析方法有 潜在语义分析、概率潜在语义分析、潜在狄利克雷分配

4.4 图分析

图分析 的目的是 发掘隐藏在图中的统计规律或潜在结构

• 链接分析 是图分析的一种，主要是发现 有向图中的重要结点，包括 PageRank 算法
• PageRank 算法最初是为互联网搜索而提出。将互联网看作是一个巨大的有向图，网页是结点，网页的超链接是有向边。PageRank 算法可以算出网页的 PageRank 值，表示其重要度，在搜索引擎的排序中网页的重要度起着重要作用