) b! B; c2 g* j17.优点:简单、快速,对缺失数据容忍度高。3 T, G3 s1 M' G) D% B
18.缺点:对特征间的相关性敏感,假设特征之间条件独立性。- j) N V- v0 @; o1 e7 O+ a3 y
0 z3 ] W$ ? b m1 T* N: T6 U e
) C! x! ?; d% { [9 W* K' p% d9 `" C19.K近邻算法 (K-Nearest Neighbors, KNN): : _. d' T9 j! M# |# y- N; K2 d1 d# ~3 f
- _$ s+ @- n" }1 V/ `20.优点:简单、易于理解,对非线性关系建模能力较强。 4 w4 S4 I4 c0 k# G, i21.缺点:对于大规模数据集计算开销较大,对输入数据中的噪声敏感。4 A' M) a$ F1 O; i3 _8 {" M
* m3 i) K% W/ d" r
无监督学习算法优缺点: K2 |6 u# q6 T$ i Q, T/ p: {1 ?5 [4 F1 @
22.K均值聚类 (K-Means Clustering): * G. M% G; h$ N0 E. W$ M# Z- `3 h: J( T
2 }# R/ [- \. p
23.优点:简单、易于实现,适用于大规模数据。7 b- q/ A* J1 l! }9 J3 ^/ |/ g. n+ q
24.缺点:需要预先指定聚类簇的数量,对初始聚类中心敏感。 5 J7 @* n$ N7 }9 Q4 f4 M Q9 a1 r; P
2 w1 G8 a6 q j& I0 `
25.层次聚类 (Hierarchical Clustering):9 Y5 F* S/ b2 t# b
6 X$ s( N! @ a. D, F , A' J) y, z1 c! r5 a9 S# w26.优点:不需要预先指定聚类数量,可产生层次化的聚类结构。% F% M8 X$ G9 E1 Z- k1 l8 n7 b1 D
27.缺点:计算复杂度高,在处理大规模数据集时效率低。9 D6 ^" l) x A% o$ @8 C) o
1 v+ Y1 K9 c# g8 ` j+ k, p# e+ T0 n: R# u \
28.主成分分析 (Principal Component Analysis, PCA): & Q, v( F0 ?& [* P# f! Q, h% q( r; Z* J$ {
- @! I# S3 t [7 |- w+ w2 i5 c
29.优点:减少数据维度、降低冗余和噪声,挖掘主要特征。 + G; X! a" H8 O& y5 Z/ @30.缺点:可能丢失一部分信息,对非线性关系建模能力有限。 . y9 f1 x1 G- k/ U/ d q9 m y7 H% t( ^! L4 a
' N$ f% W: c3 m( F
31.关联规则挖掘 (Association Rule Mining):2 a! z+ Y: a+ d; L6 ]
% t$ X( t* G* ^) i7 G3 r# Q* J0 J( y
32.优点:发现数据中的关联规则和频繁项集,适用于市场篮子分析等场景。- h3 i: S* A( e) U) y, D$ U
33.缺点:对大规模数据集可能产生大量规则,并且结果可能存在冗余。! p2 F5 w# m( ]9 K
5 A) ^" T3 @9 D% B; T4 W
在选择算法时,应考虑数据的性质、问题的性质、算法的适用性和可解释性等因素。此外,算法的性能还可能受到参数调整、特征工程和数据预处理等方面的影响。因此,建议在实际应用中进行实验和评估,选择最适合特定任务和数据的算法。' v* N& d6 g4 U+ c5 W3 r