【摘 要】
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随着通信技术与互联网的普及,人们能获取到的信息是之前难以想象的,数据已经变成生产要素在各行各业发挥着重要的作用。由于大部分数据都是未标注的,创建标签又需要花费巨大的人力。聚类方法通过数据内在属性的关联,将其分为若干个类别（簇）,能对数据进行有效的分析,以提取有价值信息指导生产。受益于深度神经网络的提出与发展,将传统聚类结合深度学习以利用其特征提取能力被越来越多的研究者所关注。基于自动编码器的深度子
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随着通信技术与互联网的普及,人们能获取到的信息是之前难以想象的,数据已经变成生产要素在各行各业发挥着重要的作用。由于大部分数据都是未标注的,创建标签又需要花费巨大的人力。聚类方法通过数据内在属性的关联,将其分为若干个类别（簇）,能对数据进行有效的分析,以提取有价值信息指导生产。受益于深度神经网络的提出与发展,将传统聚类结合深度学习以利用其特征提取能力被越来越多的研究者所关注。基于自动编码器的深度子空间聚类方法就是其中的佼佼者,这归功于深度神经网络提取的强大表示能力,同时优先考虑了类别可分离性。但是,自编码器的自我重建损失会忽略丰富的有用关系信息,并可能导致不加区别的表示,从而不可避免地使聚类性能恶化。在不提供语义标签的情况下学习高级相似性也是一个挑战。面临的另一个未解决的问题是由编码器和解码器之间的自表达层引起的存储器成本高。为了解决这些问题,我们提出了伪监督深度子空间聚类,我们使用成对相似度来加权重建损失以捕获局部结构信息,而相似度则通过自表达层来学习。伪图和伪标签使我们能够利用训练中获得的不确定知识,还可以用来监督相似性学习。通过使用联合学习和迭代训练有助于获得总体最佳解决方案。本文通过大量的实验,在多个数据集上比较了相关的方法,提出方法在聚类结果的优异表现证明了其优越性。自表达层引起的高存储成本问题,导致提出的模型无法直接应用大规模数据集。为了解决大规模和样本外问题,我们进一步将模型与k-最近邻居算法相结合,通过对小批次数据聚类,用k-最近邻居算法将小批次数据的聚类结果拓展到整个数据集。成功将提出的模型应用于大规模数据集,并通过实验验证了提出方法的有效性。
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