在这个名为"IRIS-Prediction-using-Unsupervised-ML-"的项目中，我们将探讨如何使用无监督机器学习方法对鸢尾花（IRIS）数据集进行预测。无监督学习是一种机器学习技术，它不依赖于预先标记的输出，而是通过发现数据中的模式和结构来学习。在这个案例中，我们可能会应用聚类算法，例如K-means，DBSCAN或谱聚类，这些方法可以帮助我们理解鸢尾花数据集中的类别分布。
Jupyter Notebook是该项目的核心工具，它是一个交互式计算环境，允许我们结合代码、文本、图表和数学表达式，方便地进行数据分析和可视化。在这个Notebook中，我们首先会导入所需的库，如Pandas用于数据处理，NumPy用于数值计算，以及matplotlib和seaborn用于数据可视化。
1. **数据加载与预处理**：
- 使用Pandas加载CSV数据集，通常数据集包含鸢尾花的特征，如花瓣长度、花瓣宽度、萼片长度和萼片宽度。
- 数据预处理可能包括缺失值检查、异常值处理和特征缩放，确保算法的稳定性和准确性。
2. **数据探索**：
- 使用描述性统计量来了解特征的分布情况。
- 利用matplotlib和seaborn创建直方图、散点图等，洞察不同特征之间的关系，以及数据的潜在结构。
3. **选择无监督学习模型**：
- K-means是最常见的聚类算法，通过迭代找到最佳的K个聚类中心，将数据点分配到最近的簇。
- DBSCAN（基于密度的聚类）适用于发现任意形状的聚类，不受簇大小或形状限制，且无需预先指定簇的数量。
- 谱聚类利用数据的相似性矩阵构建图，并寻找能最大化类内连接度的分割。
4. **模型训练与优化**：
- 为选定的聚类算法设置初始参数，如K-means中的K值。
- 运行算法并观察结果，可能需要调整参数以优化聚类性能，例如肘部法则帮助确定合适的K值。
- 对于DBSCAN，需要设置两个关键参数：ε（邻域半径）和min_samples（邻域内的最少样本数）。
5. **评估聚类质量**：
- 由于无监督学习没有标签，我们通常使用内部指标（如Silhouette系数）来评估聚类的质量，它们衡量每个点与其所在簇内的其他点的紧密程度和与其他簇点的分离程度。
- 如果有标签（如鸢尾花数据集），可以使用外部指标（如Calinski-Harabasz指数或Davies-Bouldin指数）进行评估。
6. **结果可视化**：
- 通过二维或三维散点图展示聚类结果，用不同颜色表示不同的簇。
- 可以比较不同算法的结果，观察它们如何区分数据。
这个项目旨在展示无监督学习在预测和理解数据集内在结构方面的应用，即使没有明确的目标变量。通过这种方式，我们可以发现鸢尾花数据集中可能存在的隐藏模式，为后续的分析或决策提供有价值的洞察。
