机器学习-笔记8

    这是机器学习第8，9周内容的笔记，因为国庆的缘故有些耽误，所以两个部分放在一起总结归纳。

    首先是聚类（Clustering），主要介绍的是K-Means算法，其实这个算法思想很简单，之前在《集体智慧编程》上面就了解过，这次补充学习了一些小细节。

    算法的实质就是：（随机初始化聚点）

    1、将样例的每个点分配给离它最近的那个聚点

    2、统计所有同类点的中点，将聚点移到这个中点

    重复1.2两个过程直到中心点不再变化，为了稳健可以多次算法选取最优的分类

    大概过程如图所示：

 

一些值得注意的细节是，初始化的时候可以随机从样例中选择k个点作为初始聚点（k是据点数），k值的选取最好是人工选取，另一种兼容性较差的方法就是测试k值找到拐点（elbow）：

   接下来是数据降维（Dimensionality Reduction）

举个例子：3D-2D，就是在3D中选取一个平面，然后将所有的点映射到这个平面上，数据就变成了2D的了，我们需要做的就是选取一个对原数据影响最小平面，比较直观的就是点到平面的距离之和最小。这和liner regression的差别就是降维的cost fuction是垂线距离，而liner regression是参数的距离。

 

展示图片是2D-1D，蓝色为原数据点，红色为映射点。可以看出这种方法对数据是有影响的，但是只要在限定范围内，这种影响是可以接受的。

比较显著的一个实例就是ex7里面的图：

 

左边是原来的图片，右边是降维后再还原的图片。可以看出来至少不影响我们识别，降维处理对于高维数据的学习有非常大的作用。

具体算法是通过一个函数svd来实现的，奇异值分解（Singular value decomposition），具体的数学原理大家可以自己找找资料。

 

返回的U即是降维后的在高维中选择的向量，S用来计算降维后的数据失真度。

 

ex7中是要保证这样一个准确度

三：anomaly detection

anomaly detection就是给出一组数据，对于一个新的数据，让你判断这个数据是否异于总体的数据。

举例来说，

很明显越是远离中间的那一团点，就越是异常点，这个算法在智能控制登方面有很好的应用。

算法采用高斯分布（即正态分布）对样例进行学习，对于一个新的点通过它的概率来判断。

 

每一维的数据用一个正太分布函数表示，样例的概率即是所有维度的概率相乘。

最后通过之前学校过的F1 score来判断算法的优越性。

其后还介绍了一个multivariate的高斯分布函数，但是在练习中没有体现

 

 

可以说将数个高斯分布函数相乘是multivariate gaussian deviation的一个特例。

特例在每维的σ分别落在∑ 的对角线上，其它全部为0。

具体来说，矩阵Sigma控制图像的衍生，使图像可以斜着拉伸，使算法更智能

 

大概就是这些吧。课程已经学到了第九周，马上就要结束了。收获匪浅，感谢coursera，感谢Andrew ng。

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