降维模型索引帖
#refplus, #refplus li{
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}；
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let refid = ref.firstChild.href.replace(location.origin+location.pathname,'');
let refel = document.querySelector(refid);
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let ref_content = refel.innerText.replace(`[${refnum}]`,'');
tippy(ref, {
content: ref_content,
...
无监督之聚类与降维任务--线性模型（Clusting、PCA、NMF）
无监督学习之线性模型（clustering、PCA、MF）
1 无监督学习总览
我们都知道，有监督数据是十分宝贵的。一般来说我们获取data很容易，但获取label却比较困难。因此，无监督学习在机器学习中十分关键。如何利用好大量的无监督数据，对于业务冷启动和持续迭代运行，都至关重要。
无监督学习大致分为
化繁为简。又包括
聚类，将无监督数据合并为一个个cluster。cluster内数据相似，cluster间数据不相似。
降维，特征提取。对无监督数据，比如图像、文本，提取特征。比如PCA、Auto-Encoder、MF
无中生有，主要就是各种生成模型。
本文主要讲无监督中的线性模型。包括clustering、PCA、MF等
2 聚类 Clustering
2.1 聚类种类
聚类在实际业务中十分重要，特别是业务冷启动的时候。可以用来做意图类别挖掘、知识库生产、话题挖掘等。还可以结合打标数据，实现标注数据噪声发现。聚类算法很多，如下
划分聚类 k-means、k-medoids、k-modes、k-medians、kernel k-means
层次聚类 Agglo ...