无监督学习是机器学习中的一个重要分支，它主要关注从无标签的数据中发现隐藏的模式和结构。Scikit-learn是一个功能强大且易于使用的Python机器学习库，它提供了许多无监督学习算法与工具。本文将详细介绍几种常用的无监督学习算法，并给出它们在实际应用中的一些示例。
1. 聚类算法
聚类是无监督学习的核心任务之一，它将数据点划分为若干个不同的组，每个组内的数据点之间具有相似的特征。Scikit-learn提供了多种聚类算法，包括K-Means、层次聚类、DBSCAN等。
K-Means算法： K-Means是一种常用而且简单的聚类算法。它将数据点划分为K个聚类，每个聚类以其质心为核心，质心根据数据点的距离来迭代更新。下面是一个K-Means算法的示例：
from sklearn.cluster import KMeans
# 创建K-Means模型，设置聚类数为3
kmeans = KMeans(n_clusters=3)
# 用模型拟合数据
kmeans.fit(X)
# 获取聚类结果
labels = kmeans.labels_
层次聚类算法： 层次聚类是一种自底向上的聚类算法，它通过逐步合并最相似的数据点或类别来构建聚类结构。Scikit-learn中的AgglomerativeClustering类可以用于层次聚类，下面是一个示例：
from sklearn.cluster import AgglomerativeClustering
# 创建层次聚类模型，设置聚类数为3
agg_clustering = AgglomerativeClustering(n_clusters=3)
# 用模型拟合数据
agg_clustering.fit(X)
# 获取聚类结果
labels = agg_clustering.labels_
2. 降维算法
降维是无监督学习中的另一个重要任务，它可以将高维数据映射到低维空间，保留原始数据的关键信息。Scikit-learn提供了多种降维算法，包括主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）、t-SNE等。
PCA算法： 主成分分析是一种常用的降维算法，它通过寻找数据中的主成分来实现降维。下面是一个使用PCA算法进行降维的示例：
from sklearn.decomposition import PCA
# 创建PCA模型，设置降维后的维度为2
pca = PCA(n_components=2)
# 用模型拟合数据并进行降维
reduced_data = pca.fit_transform(X)
t-SNE算法： t-SNE是一种非线性降维算法，它能够更好地保留原始数据之间的相对距离关系。下面是一个使用t-SNE算法进行降维的示例：
from sklearn.manifold import TSNE
# 创建t-SNE模型，设置降维后的维度为2
tsne = TSNE(n_components=2)
# 用模型拟合数据并进行降维
reduced_data = tsne.fit_transform(X)
3. 异常检测算法
异常检测是无监督学习中的又一个重要任务，它用于识别数据集中的异常点或异常行为。Scikit-learn中提供了多种异常检测算法，包括基于密度的局部异常因子（Local Outlier Factor），以及基于孤立森林（Isolation Forest）的方法。
Local Outlier Factor（LOF）算法： LOF算法是一种基于密度的异常检测算法，它通过比较数据点与其邻域点之间的密度来识别异常点。下面是一个使用LOF算法进行异常检测的示例：
from sklearn.neighbors import LocalOutlierFactor
# 创建LOF模型
lof = LocalOutlierFactor(contamination=0.1)
# 用模型拟合数据并进行异常检测
y_pred = lof.fit_predict(X)
Isolation Forest算法： Isolation Forest算法是一种基于孤立森林的异常检测方法，它通过随机划分数据来构建一棵孤立树，然后通过路径长度来度量数据点的异常程度。下面是一个使用Isolation Forest进行异常检测的示例：
from sklearn.ensemble import IsolationForest
# 创建Isolation Forest模型
clf = IsolationForest(contamination=0.1)
# 用模型拟合数据并进行异常检测
y_pred = clf.fit_predict(X)
无监督学习在许多领域中得到了广泛应用，例如数据分析、图像处理、无线传感器网络等。本文介绍了Scikit-learn中的几种常用无监督学习算法与应用，包括聚类算法、降维算法和异常检测算法。希望通过本文的介绍能够对无监督学习有更深入的了解，并能够运用到实际问题中。
本文来自极简博客，作者：编程艺术家，转载请注明原文链接：详解scikit-learn中的无监督学习算法与应用
