Institutional Repository of School of Information Engineering and Artificial Intelligence
| 深度聚类研究综述 | |
黄雪艳 ; 张翠红; 赵薇; 王继奎
| |
| 2024-08-20 | |
| 发表期刊 | 四川轻化工大学学报(自然科学版)
 |
| 卷号 | 37期号:04页码:47-57 |
| 摘要 | 聚类分析在机器学习中起着重要的作用，学习一个好的数据表示对于聚类算法是至关重要的。深度聚类联合优化表征学习和聚类模型，已经被广泛应用于各种聚类任务中。本文概述了深度聚类的最新进展，并对其在不同领域的应用进行了总结。首先，介绍了深度聚类的基本概念和原理，从神经网络模型角度将其划分为基于自编码器、基于变分自编码器、基于生成对抗网络、基于孪生网络/对比学习和基于图神经网络的深度聚类，分别对其进行分析和总结。然后，讨论了深度聚类在图像、文本和识别检测等领域的应用。最后，对当前深度聚类研究的热点和未来发展方向进行了展望。 |
| 关键词 | 深度学习 神经网络 特征提取 聚类 |
| URL | 查看原文 |
| ISSN | 2096-7543 |
| 语种 | 中文 |
| 原始文献类型 | 学术期刊 |
| 中图分类号 | TP311.13;TP18 |
| 文献类型 | 期刊论文 |
| 条目标识符 | http://ir.lzufe.edu.cn/handle/39EH0E1M/37685 |
| 专题 | 信息工程与人工智能学院 |
| 通讯作者 | 王继奎 |
| 作者单位 | 兰州财经大学信息工程与人工智能学院 |
| 第一作者单位 | 信息工程与人工智能学院 |
| 通讯作者单位 | 信息工程与人工智能学院 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 黄雪艳,张翠红,赵薇,等. 深度聚类研究综述[J]. 四川轻化工大学学报(自然科学版),2024,37(04):47-57. |
| APA | 黄雪艳,张翠红,赵薇,&王继奎.(2024).深度聚类研究综述.四川轻化工大学学报(自然科学版),37(04),47-57. |
| MLA | 黄雪艳,et al."深度聚类研究综述".四川轻化工大学学报(自然科学版) 37.04(2024):47-57. |
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