【摘 要】
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聚类是数据分析的一个重要任务.随着深度学习思想的普及,深度聚类算法取得了突破性进展,但是目前的深度聚类算法只注重信息的整体表达能力,忽略信息的重要度以及数据的结构信息.针对此问题,本文提出了一种基于图注意力机制的深度聚类网络,首先根据输入数据特点建立图结构数据.在此基础上,根据邻居结点重要度,采用多头注意力机制提取包含图结构的加权特征信息,利用自动编码器提取原数据的全局信息,将不同层的全局表达与对应图结构信息相连,通过随机梯度下降与反向传播来优化基于KL散度聚类损失和重建损失的加权和,学习网络表征及其簇分
【机 构】
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内蒙古工业大学数据科学与应用学院,内蒙古呼和浩特 010000;内蒙古自治区纪检监察大数据实验室,内蒙古呼和浩特 010000;内蒙古工业大学数据科学与应用学院,内蒙古呼和浩特 010000;内蒙古自
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聚类是数据分析的一个重要任务.随着深度学习思想的普及,深度聚类算法取得了突破性进展,但是目前的深度聚类算法只注重信息的整体表达能力,忽略信息的重要度以及数据的结构信息.针对此问题,本文提出了一种基于图注意力机制的深度聚类网络,首先根据输入数据特点建立图结构数据.在此基础上,根据邻居结点重要度,采用多头注意力机制提取包含图结构的加权特征信息,利用自动编码器提取原数据的全局信息,将不同层的全局表达与对应图结构信息相连,通过随机梯度下降与反向传播来优化基于KL散度聚类损失和重建损失的加权和,学习网络表征及其簇分配,在公开数据集上的实验中验证了文中算法的优越性.
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