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摘要：機器學習可以說是高級分析的典型代表。機器學習領域匯集了眾多技術，這些技術用于讓計算機基于大量數據來學習數據的傾向并作出某些判斷。機器學習的算法可以根據輸入的數據類型分為監督學習和非監督學習兩種。
機器學習可以說是高級分析的典型代表。機器學習領域匯集了眾多技術，這些技術用于讓計算機基于大量數據來學習數據的傾向并作出某些判斷。機器學習的算法可以根據輸入的數據類型分為“監督學習”和“非監督學習”兩種。
當用機器學習的算法讓計算機學習數據傾向時，算法會根據用于學習的數據中是否含有“正確答案”的數據而有所不同。打個比方，假設現在要從傳感器數據來判斷分析設備的故障情況和建筑物的損壞情況等異常狀況。如果采用監督學習的算法，就需要輸入過去實際發生異常狀況時的數據，即需要明確地輸入“異常”的數據。說白了，算法要學習“正確答案”和“不正確答案”之間存在的差異。
相對而言，非監督學習不區分輸入的數據是否存在異常，也就是說，非監督學習算法會學習數據整體的傾向，在整體中找出傾向不同的數據，將其判斷為“異常值”。
?對于想要還原場景的情況，需要基于是否有當時的數據這一點來判斷是采用監督學習還是非監督學習。特別是對于那些極少發生的異常情況，如果不能準備正確答案，就需要考慮采用非監督學習。另外，如果無法預測以后會發生什么異常狀況，那么使用非監督學習來建立平常狀態的模型，就能檢測出和平常狀態不同的狀態（即異常）。
如果確定了想要發現的異常的種類，也采集到了足夠的數據，那么采用監督學習會更加精確地檢測出異常情況。
那么在理解了監督學習和非監督學習的基礎上，接下來就以聚類和類別分類等為切入點來了解一下這些分析方法。根據其用法，分析方法可以分為幾種。其中，圖所示的3 種方法的使用頻率特別高，接下來將詳細講解這3 種方法。
聚類分析，其目的是基于樣本（樣本數據）具有的特征，把相似的樣本分成多個組（聚類）。具體的聚類算法包括K-means 算法、自組織映射、層次聚類等。這些方法能夠根據數據的特征找到并整合具有同樣特征的數據。
K-means 算法就是針對數據的分布來事先指定要把數據分成多少個塊，即分成多少個聚類，由此來機械性地生成數據塊的一種算法。
類別分類分析的目的在于把數據分成兩組或者更多組。雖然有人可能會感覺它跟聚類分析很相似，但類別分析用在已經明確想好了要分類的對象，基于過去的數據來分出對象組和非對象組的場合。類別分類算法包括線性判別式分析、決策樹分析、支持向量機（SVM）等。特別是支持向量機還被用于圖像識別算法，即識別某張圖像上都拍攝了什么內容。
維度壓縮也叫“維度約簡”或“降維”，即對于大型數據中的大量數據，盡全力留下其中的重要信息并壓縮冗余的信息，借此來縮小數據量的分析方法。維度壓縮包括主成分分析、因子分析、多維尺度法等。很多時候設備發來的傳感器信息太多，或是要分析從無數臺設備發來的海量信息時，還會出現很多不需要的信息，即對于獲取結果來說沒有什么用的信息。此時，通過進行維度壓縮，就能切去不需要的信息，把數據轉化成一種更易于分析的形式。
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