机器学习中无监督学习是什么?人工智能机器学习

机器学习需要通过建立模型进行自我学习,那么学习方法有哪些呢?本篇来给大家介绍一下机器学习中的无监督学习。如果还不了解什么是机器学习的,先浏览下这篇内容:

机器学习是什么?详解机器学习概念_程序媛珂珂的博客-CSDN博客

什么是无监督学习?

无监督学习跟监督学习的区别就是选取的样本数据无需有目标值,我们无需分析这些数据对某些结果的影响,只是分析这些数据内在的规律。

机器学习中无监督学习是什么?人工智能机器学习_第1张图片

无监督学习常用在聚类分析上面。比如客户分群、因子降维等。比如RFM模型的使用,通过客户的销售行为(消费次数、最近消费时间、消费金额)指标,来对客户数据进行聚类:

  • 重要价值客户:最近消费时间近、消费频次和消费金额都很高;
  • 重要保持客户:最近消费时间较远,但消费频次和金额都很高,说明这是个一段时间没来的忠诚客户,我们需要主动和他保持联系;
  • 重要发展客户:最近消费时间较近、消费金额高,但频次不高,忠诚度不高,很有潜力的用户,必须重点发展;
  • 重要挽留客户:最近消费时间较远、消费频次不高,但消费金额高的用户,可能是将要流失或者已经要流失的用户,应当基于挽留措施。

除此之外,无监督学习也适用于降维,无监督学习比监督学习好处是数据不需要人工打标记,数据获取成本低。

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