【摘 要】
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深度聚类在高维较大数据集中应用广泛,得益于神经网络强大的数据特征提取能力,但目前的深度聚类特征提取一般集中在神经网络的中间层,忽略了浅层特征的有用信息.为解决上述问题,提出一种基于神经网络多层特征提取的集成聚类算法(Deep Ensemble Clustering Based on Multi-Level Features,DCMLF),使用三个只有卷积层数不同而其他参数相同的网络结构提取同一个输入的不同层次特征,并进行集成聚类.通过不同层次特征组合实验验证浅层特征对聚类结果的影响,并证明该算法同经典的传
【机 构】
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中国矿业大学计算机科学与技术学院,徐州生物工程职业技术学院信息管理学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61976216),江苏高校“青蓝工程”。
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深度聚类在高维较大数据集中应用广泛,得益于神经网络强大的数据特征提取能力,但目前的深度聚类特征提取一般集中在神经网络的中间层,忽略了浅层特征的有用信息.为解决上述问题,提出一种基于神经网络多层特征提取的集成聚类算法(Deep Ensemble Clustering Based on Multi-Level Features,DCMLF),使用三个只有卷积层数不同而其他参数相同的网络结构提取同一个输入的不同层次特征,并进行集成聚类.通过不同层次特征组合实验验证浅层特征对聚类结果的影响,并证明该算法同经典的传
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