【摘 要】
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聚类是数据驱动应用领域中的一个基本问题,而聚类性能在很大程度上取决于数据的特征表示。因此,线性和非线性的特征转换方法已经被广泛地应用在聚类问题,为其能学习到一个更好的特征。提出了一种基于自编码器的聚类算法,利用卷积神经网络和自编码器的特征提取能力,在尽可能保留原始数据内部结构的同时,将其嵌入到低维潜在空间提取降维后的特征进行聚类,从而避免数据高维性带来的诸多问题。通过在多个典型图像数据集上的实验表
【出 处】
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第十六届全国信号和智能信息处理与应用学术会议
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聚类是数据驱动应用领域中的一个基本问题,而聚类性能在很大程度上取决于数据的特征表示。因此,线性和非线性的特征转换方法已经被广泛地应用在聚类问题,为其能学习到一个更好的特征。提出了一种基于自编码器的聚类算法,利用卷积神经网络和自编码器的特征提取能力,在尽可能保留原始数据内部结构的同时,将其嵌入到低维潜在空间提取降维后的特征进行聚类,从而避免数据高维性带来的诸多问题。通过在多个典型图像数据集上的实验表明,所提出的方法可以有效地提升聚类算法的准确率,并超越一些目前已有的相关算法的性能。
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