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深度學習聚類的綜述

穎脈Imgtec ? 2023-01-13 11:11 ? 次閱讀
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作者:凱魯嘎吉

來源:博客園


這篇文章對現有的深度聚類算法進行全面綜述與總結。現有的深度聚類算法大都由聚類損失與網絡損失兩部分構成,博客從兩個視角總結現有的深度聚類算法,即聚類模型與神經網絡模型。

1. 什么是深度聚類?

經典聚類即數據通過各種表示學習技術以矢量化形式表示為特征。隨著數據變得越來越復雜和復雜,淺層(傳統)聚類方法已經無法處理高維數據類型。為了解決該問題,深度聚類的概念被提出,即聯合優化表示學習和聚類。a93d5d88-9194-11ed-ad0d-dac502259ad0.png

2. 從兩個視角看深度聚類

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3. 從聚類模型看深度聚類

3.1 基于K-means的深度聚類

a95cb32c-9194-11ed-ad0d-dac502259ad0.png參考:聚類——K-means - 凱魯嘎吉 - 博客園

3.2 基于譜聚類的深度聚類

a975ad32-9194-11ed-ad0d-dac502259ad0.png參考:多視圖子空間聚類/表示學習(Multi-view Subspace Clustering/Representation Learning),關于“On the eigenvectors of p-Laplacian”目標函數的優化問題- 凱魯嘎吉 - 博客園

3.3基于子空間聚類(Subspace Clustering, SC)的深度聚類

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參考:深度多視圖子空間聚類,多視圖子空間聚類/表示學習(Multi-view Subspace Clustering/Representation Learning),字典更新與 K-SVD - 凱魯嘎吉 - 博客園

3.4基于高斯混合模型(Gaussian Mixture Model, GMM)的深度聚類

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參考:聚類——GMM,基于圖嵌入的高斯混合變分自編碼器的深度聚類(Deep Clustering by Gaussian Mixture Variational Autoencoders with Graph Embedding, DGG)- 凱魯嘎吉 - 博客園

3.5基于互信息的深度聚類

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參考:COMPLETER: 基于對比預測的缺失視圖聚類方法,Meta-RL——Decoupling Exploration and Exploitation for Meta-Reinforcement Learning without Sacrifices - 凱魯嘎吉 - 博客園

3.6 基于KL的深度聚類

aa0e7436-9194-11ed-ad0d-dac502259ad0.png

參考:Deep Clustering Algorithms ,關于“Unsupervised Deep Embedding for Clustering Analysis”的優化問題,結構深層聚類網絡,具有協同訓練的深度嵌入多視圖聚類- 凱魯嘎吉 -博客園

4.從神經網絡模型看深度聚類

4.1基于自編碼器(AutoEncoder, AE)的深度聚類

aa1ee104-9194-11ed-ad0d-dac502259ad0.png參考:Deep Clustering Algorithms - 凱魯嘎吉 - 博客園 (DEC, IDEC, DFKM, DCEC)

4.2基于變分自編碼器(Variational AutoEncoder, VAE)的深度聚類

aa300f4c-9194-11ed-ad0d-dac502259ad0.png

參考:變分推斷與變分自編碼器,變分深度嵌入(Variational Deep Embedding, VaDE),基于圖嵌入的高斯混合變分自編碼器的深度聚類(Deep Clustering by Gaussian Mixture Variational Autoencoders with Graph Embedding, DGG),元學習——Meta-Amortized Variational Inference and Learning,RL——Deep Reinforcement Learning amidst Continual/Lifelong Structured Non-Stationarity - 凱魯嘎吉 - 博客園

4.3基于生成對抗網絡(Generative Adversarial Network, GAN)的深度聚類

aa4322f8-9194-11ed-ad0d-dac502259ad0.png參考:生成對抗網絡(GAN與W-GAN),ClusterGAN: 生成對抗網絡中的潛在空間聚類,雙層優化問題:統一GAN,演員-評論員與元學習方法(Bilevel Optimization Problem unifies GAN, Actor-Critic, and Meta-Learning Methods)- 凱魯嘎吉 - 博客園

4.4基于孿生網絡(Siamese Neural Network)/對比學習(Contrastive Learning)的深度聚類

aa5373c4-9194-11ed-ad0d-dac502259ad0.png參考:從對比學習(Contrastive Learning)到對比聚類(Contrastive Clustering),COMPLETER: 基于對比預測的缺失視圖聚類方法- 凱魯嘎吉 - 博客園

4.5基于圖神經網絡(Graph Neural Network)的深度聚類

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參考:結構深層聚類網絡 - 凱魯嘎吉 -博客園

參考文獻

[1]第40期:基于深度神經網絡的聚類算法——郭西風

[2]物以類聚人以群分:聚類分析的一些挑戰和進展-凱魯嘎吉-博客園

[3] A Survey of Deep Clustering Algorithms -凱魯嘎吉-博客園

[4] Deep Clustering | Deep Learning Notes

[5]郭西風.基于深度神經網絡的圖像聚類算法研究[D].國防科技大學,2020.

作者:凱魯嘎吉

出處:http://www.cnblogs.com/kailugaji/

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