无监督学习与有监督学习的本质区别是什么_干货关于无监督学习你了解多少？...

最近小数在学习无监督学习的一些基础知识和应用场景，今天就跟大家分享一下。

无监督学习的概念术语是：推断描述“未标记”数据的分布与关系的机器学习任务，即给予学习算法的事例是未被标记的，因此没有直接的方法来评估算法产生的准确性。无监督学习即没有标注的训练数据集，需要根据样本间的统计规律对样本集进行分析。因此，无监督学习常常被用于数据挖掘，用于在大量无标签数据中发现些什么。

以上的解释很难理解，小数建议用一些具体案例来告诉大家无监督学习的一些实际应用场景，通过这些实际场景，大家就能了解无监督学习的价值。在大量实际场景中，跟金融相关的有：发现异常用户，反“洗钱”。有很多违法行为都需要"洗钱"，这些洗钱行为跟普通用户的行为是不一样的，到底哪里不一样？如果通过人为去分析是一件成本很高很复杂的事情，我们可以通过这些行为的特征对用户进行分类，就更容易找到那些行为异常的用户，然后再深入分析他们的行为到底哪里不一样，是否属于违法洗钱的范畴。通过无监督学习，我们可以快速把行为进行分类，虽然我们不知道这些分类意味着什么，但是通过这种分类，可以快速排出正常的用户，更有针对性的对异常行为进行深入分析。

无监督学习根据应用任务的不同的算法也不尽相同，最常应用的是聚类和降维。今天小数重点介绍一下聚类分析。

聚类分析的概念术语是：基于相似性概念将数据集再划分，形成较小的组，追求组别间异尽量大而组内的差异尽量小。小数用更好理解的话来表达以上的概念：聚类就是将观察值聚成一个一个的组，每一个组都含有一个或者几个特征。

由此可见，恰当地提取特征是无监督最为关键的环节。以下举例说明如何识别一只狗，在相关识别中，我们来尝试提取狗的特征，如：皮毛、四肢、耳朵、眼睛、胡须、牙齿、舌头等等。通过对特征相同的动物的聚类，可以将狗或者犬科动物聚成一类。在学习之前，机器不知道这群毛茸茸的东西是什么，只知道，这团东西属于一类，大象不在这个类(鼻子不符合)，飞机也不在这个类(有翅膀)。特征有效性直接决定着算法有效性。如果我们拿体重来聚类，而忽略体态特征，恐怕就很难区分出兔子和狗了。聚类的目的在于把相似的东西聚在一起，而我们并不关心这一类是什么。因此，一个聚类算法通常只需要知道如何计算相似度就可以开始工作了。

最后，小数建议通过监督学习和无监督学习的对比来更好地理解和总结无监督学习：

1、监督学习是一种目的明确的训练方式，你知道得到的是什么；而无监督学习则是没有明确目的的训练方式，你无法提前知道结果是什么。

2、监督学习需要给数据打标签；而无监督学习不需要给数据打标签。

3、监督学习由于目标明确，所以可以衡量效果；而无监督学习几乎无法量化效果如何。

数字化把用户标签化为成百上千个标签进行用户画像的标识，区块链把数字化的关系进行记录，通过对场景的深度分析学习，相信在数字化的世界，财务分析类体验报告通过无监督学习能快速分析潜在企业经营风险以及供应链风险的提示在不远的将来即将变为现实。

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