回归与聚类算法系列①：概念简述

浅浅的花香味﹌ 2024-03-08 08:21 65阅读 0赞

**目录**

介绍

回归算法

聚类算法

系类包含内容

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## 介绍 ##

本章内容：

说明线性回归的原理
    应用LinearRegression或SGDRegressor实现回归预测
    记忆回归算法的评估标准及其公式
    说明线性回归的缺点
    说明过拟合与欠拟合的原因以及解决方法
    说明岭回归的原理即与线性回归的不同之处
    说明正则化对于权重参数的影响
    说明L1和L2正则化的区别
    说明逻辑回归的原理
    知道逻辑回归的应用场景
    说明分类(主要针对二分类)问题的评估标准
    应用classification_report实现精确率、召回率计算
    应用roc_auc_score实现指标计算
    应用joblib实现模型的保存与加载
    说明K-means算法原理
    说明K-means的性能评估标准轮廓系数
    说明K-means的优缺点

当我们深入讨论回归和聚类算法时，让我们从每个算法的基本原理、常见应用和示例开始。

## 回归算法 ##

**1. 基本原理：** 回归算法旨在建立输入特征与输出变量之间的关系模型。这个模型通常是一个函数，可以用来预测或估计连续型的输出。基本上，我们试图找到一个函数，它能够最好地拟合已知的数据点，以便在给定新的输入特征时进行预测。

**2. 常见算法：**

*  **线性回归（Linear Regression）：** 这是最简单的回归算法之一，假设输入特征和输出变量之间存在线性关系。模型的目标是找到一条最佳拟合直线，以最小化预测值与实际值之间的差距。
 *  **多项式回归（Polynomial Regression）：** 当线性关系无法很好地拟合数据时，多项式回归允许我们使用多项式函数来拟合数据。
 *  **岭回归（Ridge Regression）和Lasso回归（Lasso Regression）****：** 这些算法用于处理多重共线性问题，其中特征之间存在相关性。

**3. 应用：** 回归算法在各种领域中有广泛应用，例如：

*  **金融：** 预测股票价格、货币汇率等。
 *  **医疗：** 预测患者的健康状况或疾病风险。
 *  **天气预测：** 预测温度、降雨量等。
 *  **市场分析：** 预测销售额、市场份额等。

**4. 示例：** 假设您正在使用线性回归来预测房价。您会收集房屋的各种特征（如大小、卧室数量、位置等）以及其价格。然后，线性回归模型会尝试找到一个线性函数，将这些特征映射到房价，以便您可以根据新的房屋特征来估算价格。

## 聚类算法 ##

**1. 基本原理：** 聚类算法是一种无监督学习方法，它试图将数据点分组成相似的簇，使得簇内的数据点彼此相似，而不同簇之间的数据点不相似。基本思想是找到数据中的隐藏结构或模式。

**2. 常见算法：**

*  **K均值聚类（K-Means Clustering）****：** 这是最常见的聚类算法之一。它将数据点分成K个簇，每个簇的中心由其成员的均值确定。
 *  **层次聚类（Hierarchical Clustering）：** 这个算法不需要提前指定簇的数量，而是构建一个层次结构，逐渐将数据点聚合成不同级别的簇。
 *  **DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）：** 基于密度的聚类，它能够识别不规则形状的簇。

**3. 应用：** 聚类算法在各种领域中有广泛应用，例如：

*  **市场细分：** 将客户分组以更好地理解其需求和行为。
 *  **社交网络分析：** 发现社交网络中的社区结构。
 *  **图像分割：** 将图像中的像素分组成具有相似特征的区域。
 *  **异常检测：** 识别数据中的异常点或离群点。

**4. 示例：** 假设您正在使用K均值聚类来分析顾客购买行为。您可以将顾客根据他们的购买历史、偏好和消费习惯分成不同的簇，以便更好地定制营销策略或推荐产品。

## 系类包含内容 ##

回归与聚类算法系列，将会包含以下内容：

1.  线性回归
2.  欠拟合和过拟合
3.  岭回归
4.  逻辑回归与二分类
5.  模型保存和加载
6.  无监督学习的K-means算法

**系列内容会有对应的算法原理、对应的数学原理以及关于如何使用python代码去实现的整个流程**