【摘 要】
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聚类分析是一种经典的无监督机器学习方法,其主要目标是根据数据空间的相似性,密度,间隔或特定的统计分布度量将数据进行划分。聚类一般用于探索性的数据挖掘问题,如今在图像分析,信息检索,数据压缩,文本挖掘和生物信息学等多个领域均有广泛的应用。然而,随着数据采集技术和存储技术的进一步发展,大量的无结构化、非线性的高维数据也随之产生,传统的聚类算法往往无法有效地揭示和探索这些高维非线性数据的潜在知识规律。因
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聚类分析是一种经典的无监督机器学习方法,其主要目标是根据数据空间的相似性,密度,间隔或特定的统计分布度量将数据进行划分。聚类一般用于探索性的数据挖掘问题,如今在图像分析,信息检索,数据压缩,文本挖掘和生物信息学等多个领域均有广泛的应用。然而,随着数据采集技术和存储技术的进一步发展,大量的无结构化、非线性的高维数据也随之产生,传统的聚类算法往往无法有效地揭示和探索这些高维非线性数据的潜在知识规律。因此,如何有效地解决大规模高维非线性无结构化数据的聚类分析是一个十分具有挑战性的研究内容,具有重要的理论和应用价值。近些年,深度聚类方法的产生和发展,为解决该挑战提供了一种思路。深度聚类方法结合深度表示学习和聚类方法,将输入数据映射到特征空间中,在该特征空间中,与问题背景相关的划分任务变得更加简单明了,同时也减轻了计算的复杂性。然而,现有的深度聚类方法往往对深度学习中的超参数十分敏感,最终聚类的效果和性能也局限于此。因此,本文针对上述所描述的挑战和参数敏感性问题,结合深度非线性表示学习和聚类集成方法,以提高对高维非线性数据的聚类效果及鲁棒性进行研究,主要研究工作如下:（1）我们提出了一种变分自编码的深度聚类算法（VAEDC）,该算法利用了深度非线性表示学习和聚类的无监督共性,将深度变分自编码与聚类相结合后能更适用于非线性高维数据进行聚类。该算法主要由两个步骤联合训练完成,首先,VAEDC通过深度变分自编码器对输入数据进行预训练映射到低维深度表示空间,然后对深度表示进行初步聚类产生初始聚类结果,最后通过对网络参数调整和交叉迭代来产生最终的深度聚类结果,这样,VAEDC就能同时获得输入数据的深度表示结果和聚类结果。于此同时,为了验证VAEDC算法的有效性,我们设计了两组实验方案,一组是常规经典数据集上的实验对比,另一组是现实生物数据集上的应用实验对比,两组实验的结果均能显示出VAEDC算法的有效性和实用性。（2）针对深度聚类方法超参数敏感性问题,我们在VAEDC算法的基础上进行了改进,提出了变分自编码的深度集成剪枝聚类算法（VAEDEPC）,该算法利用了聚类集成学习和集成剪枝技术,能够缓解VAEDC算法中对网络超参敏感问题,提高了深度聚类算法的鲁棒性。VAEDEPC算法主要由三个部分组成:首先,VAEDEPC利用VAEDC算法来生成M个多样化的初始基聚类结果,然后对M个初始基聚类采用集成剪枝技术进行剪枝得到L个剪枝后的基聚类,剪枝的过程中同时考虑基聚类的聚类效果和差异性,最后应用局部熵加权策略对L个剪枝后的基聚类进行集成获得最终的聚类集成结果。在实验方案方面,除了（1）中的两组实验外,我们还进行了集成剪枝策略的有效性分析实验,最终的实验结果显示VAEDEPC算法具有更出色的性能。
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