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鲁棒深度K -Means:一种有效而简单的数据聚类方法( Robust Deep K -Means: An Effective and Simple Method for Data Clustering )
S Huang Z Kang Z Xu Q Liu
聚类的目的是根据一些距离或相似性度量将输入数据集划分为不同的组。目前应用最广泛的聚类方法之一是k-means算法，因为它简单高效。在过去的几十年里，k-means及其各种扩展被用来解决实际的聚类问题。然而，现有的聚类方法往往是以单层形式（即浅层形式）呈现的。结果，所获得的低级表示和原始输入数据之间的映射可能包含相当复杂的层次信息。为了克服低层特征的缺点，采用深度学习技术提取深度表示，提高聚类性能。在本文中，我们提出了一个鲁棒的深度K-均值模型来学习与不同隐的低层属性相关的隐表示。通过使用深层结构分层地执行k-means，可以分层地利用数据的层次语义。同一类的数据样本被强制逐层靠近，这有利于聚类任务。我们的模型的目标函数被导出到一个更可跟踪的形式，这样优化问题可以更容易地处理，并获得最终的鲁棒性结果。在12个基准数据集上的实验结果表明，该模型在聚类性能上取得了突破。
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