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一、無監督學習的本質

基本思路：無監督學習不需要預先標注數據，而是通過自我學習來發現數據中的隱藏結構和模式。

無人為標簽或目標：無監督學習區別于有監督學習的重要特點在于，它不需要任何人為或人工干預的標簽或目標。也就是說，無監督學習的輸入數據是未標記的，算法需要自行發現數據中的結構和模式。
數據驅動：在無監督學習過程中，數據本身成為了學習模型所需要的所有信息的來源。這些數據不僅被用作推斷、分類、聚類等任務的基礎，同時也是模型調整優化的主要依據。
自我學習能力：由于沒有外部指導和參數限制，無監督學習具有一定自適應性和自我學習能力。它能夠根據數據的規律和內在特征自我調整學習路徑和方法，進行精準建模。

監督學習 VS 無監督學習：監督學習依賴于帶有標簽的數據進行訓練以做出預測，而無監督學習則從無標簽數據中挖掘內在結構和模式。

1. 數據標注與利用
監督學習：依賴于帶有標簽的數據進行訓練。這些標簽為模型提供了明確的指導，告訴它對于給定的輸入應該產生什么樣的輸出。標簽通常是人工提供的，增加了數據準備的成本和時間。
無監督學習：不需要標簽數據。它通過分析輸入數據之間的相似性、差異或模式來工作。由于沒有明確的指導，無監督學習算法必須自我發現數據中的結構。
2. 學習目標和任務
監督學習：主要目標是預測。模型被訓練來最小化預測錯誤，通常通過比較模型的輸出和真實標簽之間的差異來衡量。常見的監督學習任務包括分類（預測類別標簽）和回歸（預測連續值）。
無監督學習：目標是探索和理解數據的內在結構。由于沒有標簽，算法側重于發現數據中的模式、組群或異常值。常見的無監督學習任務包括聚類（將相似的數據點分組）和降維（簡化數據的表示）。
3. 應用領域
監督學習：由于其預測能力，廣泛應用于需要明確輸出的情況。例如，圖像識別、語音識別、自然語言處理（如情感分析）、推薦系統、金融市場預測等。
無監督學習：適用于數據探索、預處理或當標簽成本過高時。例如，在社交媒體分析中識別用戶群體、網絡流量異常檢測、基因序列分析中的模式發現等。

聚類算法：K均值聚類將數據集劃分為K個不同的群組或聚類，每個聚類的中心是該聚類的數據點的平均值。步驟如下：

初始化：選擇K個數據點作為初始聚類中心（重心）。這些點可以是隨機選擇的，也可以使用特定的啟發式方法來選擇。
分配數據點到聚類：對于數據集中的每個數據點，計算它與每個聚類中心的距離，并將其分配給距離最近的聚類中心。這通常使用歐幾里得距離來度量，但也可以使用其他距離度量。
更新聚類中心：對于每個聚類，計算其所有數據點的平均值（在多維空間中），并將該平均值設置為新的聚類中心。
迭代：重復步驟2和3，直到滿足某個停止條件。通常，這可以是聚類中心不再顯著變化，或者達到預設的最大迭代次數。

降維算法：主成分分析（PCA）是一種線性降維技術，它通過尋找數據集中方差最大的方向來將原始數據轉換到一個低維空間，同時盡可能保留數據的主要特征。步驟如下：

計算協方差矩陣：
- 對于給定的數據集（通常是一個m x n矩陣，其中m是樣本數，n是特征數），首先計算其協方差矩陣。協方差矩陣是一個n x n矩陣，其中的每個元素表示原始數據中兩個特征的協方差。如果數據集已經標準化（即每個特征的均值為0，標準差為1），則計算的是相關系數矩陣。
計算特征值和特征向量：
- 接下來，計算協方差矩陣的特征值和特征向量。特征向量對應于數據中的主成分方向，而特征值的大小表示該方向上方差的量。
選擇特征向量（主成分）：
- 按照特征值的大小對特征向量進行排序，并選擇前k個最大的特征值對應的特征向量。這些特征向量構成了一個新的低維空間，用于表示原始數據。
投影數據：
- 使用選定的特征向量（主成分）將原始數據投影到新的低維空間。這通常通過計算原始數據與特征向量的點積來完成。

數據收集：廣告平臺會收集用戶的各種數據，包括但不限于瀏覽歷史、點擊行為、購買記錄、搜索關鍵詞、在線時長、設備類型、地理位置等。這些數據為后續的細分提供了豐富的原材料。
預處理與特征工程：數據需要經過預處理和特征工程，以確保其質量和適用性。這可能包括數據清洗（去除重復、錯誤或無關的數據）、特征選擇（選擇與用戶行為最相關的特征）和特征轉換（如將文本數據轉換為數值數據）。
無監督學習算法應用：使用聚類算法，如K均值聚類、層次聚類等，根據用戶的特征和行為模式將用戶分成不同的群組。每個群組內的用戶具有相似的特征和行為，而不同群組間的用戶則存在較大的差異。
細分結果解讀：在得到聚類結果后，廣告平臺需要解讀每個群組的特性。例如，某個群組可能主要由年輕、活躍且對科技產品感興趣的用戶組成，而另一個群組則可能主要由中年、高收入且對奢侈品感興趣的用戶組成。
廣告投放優化：基于這些細分結果，廣告平臺可以更有針對性地進行廣告投放。例如，針對年輕、活躍的用戶群組，可以投放更多與科技相關的廣告；而針對中年、高收入的用戶群組，則可以投放更多與奢侈品相關的廣告。

數據收集：系統會收集用戶的歷史行為數據，這可能包括購買記錄、瀏覽行為、搜索歷史、點擊行為、評價反饋等。這些數據是推薦系統的基礎，用于分析用戶的興趣和偏好。
數據預處理：在收集到原始數據后，需要進行數據清洗和預處理，以去除重復、錯誤或無關的數據，并將數據處理成適合后續分析的格式。
用戶建模：系統會根據預處理后的數據構建用戶模型。這通常涉及到提取用戶的特征，如購買偏好、興趣點等，以便更好地了解用戶的需求。
相似度計算：系統會計算用戶之間的相似度，這可以通過不同的相似度度量方法來實現，如余弦相似度、皮爾遜相關系數等。相似度計算是推薦系統中的關鍵步驟，用于找出具有相似興趣和行為的用戶。
生成推薦列表：根據用戶模型和相似度計算結果，系統會生成推薦列表。這可能涉及到基于內容的推薦、協同過濾推薦等不同的推薦算法。推薦列表通常包括一系列用戶可能感興趣的商品或服務。
推薦結果反饋：系統會將推薦結果展示給用戶，并根據用戶的反饋進行調整和優化。用戶的反饋可以是顯式的（如評分、評論）或隱式的（如點擊行為、購買行為）。這些反饋有助于改進推薦系統的性能和準確性。