来一波回忆杀，用精灵宝可梦教你弄懂无监督学习
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在我写了一篇关于《权力的游戏》的文章之后发给我母亲，但是她看不懂，问我是否可以写一篇关于精灵宝可梦的文章不？于是，在本周在我项目训练的最后一周决定开始研究什么内容，于是，我开始搜索关于它的数据集。由此，我发现了800多个口袋妖怪的完整特征，我决定将其用于练习一些无监督学习，特别是聚类。是否存在将口袋妖怪绑定在一起形成的某些共同特征？算法会按类型将它们区分吗？当我们在判定口袋妖怪是否值得保留、训练时，我们的思维会在游戏过程中创造出相同的潜意识聚类吗？
我们来看看吧！
首先，介绍无监督学习：
当涉及到“机器学习”的重要主题时，实际上有两种类型：监督和无监督。监督是一个过程，在这个过程中，您正在教授算法如何标记事物，或者您为每个观察值给定一个y值，并训练它来预测未标记观察值的y值。
监督学习对预测更有用，因为它可以学习一组与另一组之间的差异，从而可以对训练集之外的观察进行分类。但是，如果我们的目标不是分类，而是组织呢？这就是无监督学习的用武之地。
那么什么是无监督学习？
有三种类型的无监督学习：聚类（我们将关注的内容）、降维和自动编码。
降维（又称数据压缩）完全符合它的含义。它找到了缩小和编码数据的方法，以便在模型中运行更容易、更快速、更便宜。它通常用于图像，以便分解它们但保留大部分信息。数据压缩基于这样的假设：大多数数据有些冗余，可以重新格式化以更有效地包含信息。有两种类型的数据压缩：主成分分析和奇异值分解，主成成分发现，与大多数方差相关的变量是线性组合的，它将数据集分解为三个较小的矩阵。自动编码器与压缩数据非常相似，但它是通过深度学习来实现这一点的，其中数据被输入到神经网络中，这个神经网络通过加权塑造出数据的最佳表示形式。
聚类的名称也很适合它的定义。它采用未标记的数据并将其组织成类似的组。有三种方法可以做到这一点。首先，存在k-means聚类，其创建k个互斥组。它通过将k个随机质心分配给数据，并将观察值分配给它们最接近的质心来实现。质心以这些观察值为中心，并且该过程重复直到质心有效地停止移动。与此相关的困难部分是选择合适的k的过程可能很复杂。较大的k意味着较小的组，因此更具粒度，但您可能希望更广泛地对这些组进行聚类。下面是一个具有交互式可视化的源代码，可以进一步清楚地解释k-means聚类。
还有层次聚类，它以n个聚类开始，每个聚类代表一个观察值。从那里，它将最接近的两个聚类组合成一个更大的聚类并重复这个过程，直到所有观察结果都在一个聚类中呈现，这称为凝聚聚类，其反向（一组分裂为多组）称为分裂聚类。您可以对结果树状图进行划分，以得到所需的集群数量。
分层聚类
最后，存在概率聚类，这是一种较软的聚类形式，它不是为每个观察分配一个组，而是分配一个组的概率。如果您想知道观察与群组的相似程度而不仅仅是最相似的群组，这将会非常有用。
无监督学习有两个主要挑战。首先，对于聚类，需要对结果聚类进行必要的探索。该算法将分割数据，但它不会告诉您它是如何这样做的，或者群集中的相似性可能是执行的目标。其次，很难知道它是否正常工作。与监督学习不同，没有精确的度量标准可以用来评估它。
回到精灵宝可梦！
使用800个关于口袋妖怪的数据集，包括HP（命中点）、攻击和防御、主要类型和次要类型以及生成等功能，我决定看看一个算法如何将它们分开。我有一些预测，首先是分为几代人。我假设在过去的21年里，他们在一定的潜意识客观里使新的口袋妖怪在客观上变得更好。（但其实他们没有。）我发现这是大多数人在玩游戏的时候，在不知不觉中形成的感觉。有一些神奇宝贝值得捕捉、训练和战斗，还有一些用Pokedex（是一款专为精灵宝可梦打造的图鉴软件）捕获小精灵，但如何保留呢？
在传奇和非传奇的口袋妖怪之间存在客观差异。这是有道理的，但事实证明，在10个集群中，有两个集群完全是传奇集群，而其中有一个非传奇集群时，当它不包含在给机器的数据中时，它就悄悄地出现了，证明了这一点。不仅如此，它还分裂了顶级攻击者、顶级防御者和一些平衡者。
在非传奇的口袋妖怪方面，它也做了一些奇特的事情。有一些强大的龙系口袋妖怪，一群较老但强大的水/普通型神奇宝贝，一些是毒性/战斗型神奇宝贝，具有高HP和攻击性但防御低，一组具有较新的口袋妖怪（主要是初学者和低进化），一组具有较年长的口袋妖怪，以及一组童话和幽灵类型的口袋妖怪具有体面的HP但攻击和防御较低。
所以...基本上它创造了这些“你想要这些”、“你可以用”、“不要浪费你的时间在这些上“的聚类，但有一些口袋妖怪可能会让你感到疑惑，比如，鲤鱼王，被认为光是跳就会满足，不过战斗极其弱小，但却在无论多脏的水里都能住下去的顽强的口袋妖怪，然而，这被称为是最弱小的鲤鱼王进化成暴鲤龙后，实力会大幅提升。这种趋势跨越大多数群体，其中变化都在同一群集中，无论一个群体是否明显优于另一个。
结论
如果您想了解所拥有的数据类型，通常聚类和无监督学习可能是一个非常有用的工具。但是，您从中获得的洞察力取决于您和您对数据的理解。最终由您来决定您的集群意味着什么以及如何使用它们。
