Clustering är centralt för många datadrivna applikationsdomäner och har studerats i stor utsträckning när det gäller avståndsfunktioner och grupperingsalgoritmer. Relativt lite arbete har fokuserat på lärande representationer för kluster. I detta dokument föreslår vi Deep Embedded Clustering (DEC), en metod som samtidigt lär sig funktion representationer och klusteruppdrag med hjälp av djupa neurala nätverk. Dec lär sig en kartläggning från datarymden till ett mindre dimensionellt funktionsutrymme där det iterativt optimerar ett klustermål. Våra experimentella utvärderingar av bild och text corpora visar betydande förbättringar jämfört med toppmoderna metoder.
Nyligen föreslogs DEC REF för att lära sig funktionsrepresentationer och klusteruppdrag samtidigt med hjälp av djupa neurala nätverk.
Unsupervised Deep Embedding for Clustering Analysis
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}