理论

无监督学习

无监督学习是相对于有监督学习的概念，无监督学习的样本只有数据没有标签（label），由模型自主发现样本之间的关系。可用于数据的类聚（类聚算法）和降维（主成分分析）等。

无监督学习的结果评估

ARI指标

当样本有真实指标（带label）时，可以使用ARI（调整兰德指数），公式为
其中：

  • a:在预测结果和测试结果中同属于一类的样本对数
  • b:在预测结果和测试结果中均不属于一类的样本对数

该值越大，说明结果越好

轮廓系数

轮廓系数不需要先验知识，计算过程如下：

  1. 对于每一个样本，计算同类样本中其他样本到该样本的评价距离a
  2. 分别计算其他类样本中各类样本到这个样本的平均距离，找到平均距离最近的一个类到该样本的平均距离
  3. 计算轮廓系数$sc=\cfrac{b - a}{max(a,b)}$

对所有样本重复该过程，取平均值为轮廓系数

k 均值类聚（k-mean）

k均值类聚是一种简单的无监督学习模型，该模型是基于距离的类聚模型，将把特征空间中距离相近的点进行类聚。
在训练k均值类聚模型中，有以下步骤：

  1. 随机在特征空间中指定k个质心
  2. 计算每个样本到质心的距离，归入最近的质心一类
  3. 对每个质心的样本分别求平均，得到新的k个质心
  4. 第二步与第三步不断迭代，直到某次类聚结果不变（或改变归属的样本少于某个值），迭代结束

代码实现——手写数字识别

读取数据

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import numpy as np
import pandas as pd
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digits_train = pd.read_csv('https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/optdigits/optdigits.tra', header=None)
digits_test = pd.read_csv('https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/optdigits/optdigits.tes', header=None)

数据预处理——分离数据与label

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print(digits_test[:2])
   0   1   2   3   4   5   6   7   8   9  ...  55  56  57  58  59  60  61  62  \
0   0   0   5  13   9   1   0   0   0   0 ...   0   0   0   6  13  10   0   0   
1   0   0   0  12  13   5   0   0   0   0 ...   0   0   0   0  11  16  10   0   

   63  64  
0   0   0  
1   0   1  

[2 rows x 65 columns]

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x_train = digits_train[np.arange(64)]
x_test = digits_test[np.arange(64)]
y_train = digits_train[64]
y_test = digits_test[64]

模型训练

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from sklearn.cluster import KMeans
kme = KMeans(n_clusters=10)
model = kme.fit(x_train,y_train)
y_pre = kme.predict(x_test)

模型评估

ARI指标

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from sklearn.metrics import adjusted_rand_score
adjusted_rand_score(y_test,y_pre)
0.66305779493265249

轮廓系数

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from sklearn.metrics import silhouette_score
silhouette_score(y_test.values.reshape(-1,1),y_pre.reshape(-1,1),metric="euclidean")
c:\users\qiank\appdata\local\programs\python\python35\lib\site-packages\sklearn\utils\validation.py:547: DataConversionWarning: A column-vector y was passed when a 1d array was expected. Please change the shape of y to (n_samples, ), for example using ravel().
  y = column_or_1d(y, warn=True)

0.27296875226980805