无监督学习最常出现的就是聚类（clustering）、异常检测场景
K均值聚类（K-means clustering）
- 决定类别数
，在样本中随机选
- 将每一个样本划分给特征空间（坐标系）里，中心最近的类。
- 对每个类的多个样本坐标求均值，生成新的聚类中心。
- 重复步骤2、3，直到不再有变化。
手肘法确定
先用各种
相册中的人脸自动聚类
- 使用人脸目标检测模型在图像中搜索人脸位置，如有则返回其边界框坐标。其本质为目标检测
- 使用特征点定位模型检测人脸五官等特征点坐标，并将人脸旋转矫正为正向
- 通过人脸特征比对模型将人脸图像转化成多维特征向量（此处同人脸识别的卷积神经网络的倒数第二层）
- 进行K均值聚类
层次聚类
- 将每个样本都当成单独的一类
- 重复合并最相似的两类，直到所有类别的间距都超过某一预设的截止距离
文本分类
特征提取：词袋模型（bag-of-words model）
将一篇文档视为装有多个词语的口袋，不考虑其出现顺序和语法结构。对照一个特定的词典，根据词典中每个词在文档中出现次数建立词计数向量，或归一化后获得词频率向量。
如王建国喜欢打篮球，也喜欢打羽毛球：
| 词典： | 王建国 | 喜欢 | 打 | 篮球 | 也 | 羽毛球 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 次数： | 1 | 2 | 2 | 1 | 1 | 1 |
对词频率向量中每个元素分别乘以该次的逆文档频率，得到文档的特征，也称为词频率-逆文档频率（tf-idf）。
- 语料库
所有需要分类的文章的集合 - 中文分词
不同于英文，中文需要先通过算法将文本中的词语分割。如Python的jieba分词库等。 - 停止词（stop word）
如“的”，“也”，“了”等对区分文本主体无帮助的虚词。
通常词典会包含停止词。 - 低频词
如随机的人名、不常用的专有名词等，为减小词典大小，降低计算量，且防止过拟合，通常词典不收录低频词。 - 逆文档频率（inverse document frequency）
用于修正词典中每个词对文章分类的影响程度。
或
，其中
为文档数，
为其中出现过该词的文档数。
当一个词在语料库中每一篇文章中都出现时，其逆文档频率达到最小（如将腾讯新闻作为语料库，每篇文章都会出现“腾讯”，此时的“腾讯”对文章分类并无影响）。
实现分类
主题模型（topic model）
从已知主题的文章中，可以提取到各个主题的特征向量。通过对比新文章的特征向量和各主题的特征向量，可最终得到新文章的主题。
潜在语义分析（latent semantic analysis）
文本通常具有多个主题，不适用于K类均值聚类和层次聚类，可使用潜在语义分析（latent semantic analysis）计算某文章中各个主题的比重：
该方程组可能无解，可通过非负矩阵分解（non-negative matrix factorization）等方法求得近似解。
生成对抗网络（generative adversarial network，GAN）
通过生成网络（generative network）生成数据，判别网络（discriminative network）分辨数据真实性。两个网络之间交替固定和训练，最终达到一个稳定的状态：
- 固定生成网络，训练判别网络
将一些真实图片和生成网络生成的图片组成一个数据集，输入给判别网络进行训练（有监督学习）。 - 固定判别网络，训练生成网络
用生成网络不断生成图片提供给判别网络，根据判断网络的反馈调整生成策略，使真实性概率尽量提高。
条件生成对抗网络（conditional generative adversarial network）
生成对抗网络可以生成以假乱真的图片，但是生成内容是随机的。通过条件生成对抗网络可以生成符合条件的图片。
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