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张小明 2026/1/16 17:29:50
为您打造高端品牌网站,西安电子科技大学信息化建设处网站,酷炫网站欣赏,网站建设 技术方案一、研究动机与核心贡献 传统聚类方法严重依赖手工设计的特征表示#xff0c;面对高维、非线性、多模态或噪声数据时性能受限。深度聚类#xff08;Deep Clustering#xff09;通过深度融合深度表示学习与聚类目标#xff0c;旨在端到端地学习对聚类友好的低维嵌入表示。 已…一、研究动机与核心贡献传统聚类方法严重依赖手工设计的特征表示面对高维、非线性、多模态或噪声数据时性能受限。深度聚类Deep Clustering通过深度融合深度表示学习与聚类目标旨在端到端地学习对聚类友好的低维嵌入表示。已有综述主要聚焦于单视图设定或网络架构分类如自编码器、CNN、GAN忽略了真实世界聚类任务中数据来源的多样性与初始条件的复杂性。本综述的核心贡献在于首次从“数据源和初始条件”的角度对深度聚类方法进行系统性分类与分析覆盖了更广泛的现实应用场景。二、系统性分类框架作者提出一个四类分层的框架结构清晰逻辑严谨深度单视图聚类Deep Single-View Clustering基础设定数据来自单一模态/视图。按网络架构细分DAE-based如 DEC、IDEC利用自编码器的重构损失与聚类损失联合优化。DNN-based如 DeepCluster、IIC通过设计额外任务如互信息最大化、对比学习引导特征学习。VAE-based如 VaDE、GMVAE基于概率生成模型将聚类嵌入到变分推断框架中。GAN-based如 ClusterGAN、DASC利用对抗学习提升表示的判别性并引入聚类导向的损失。GNN-based如 DAEGC、SDCN专为图结构数据设计联合学习图嵌入与聚类。半监督深度聚类Semi-Supervised Deep Clustering利用少量先验知识如 must-link/cannot-link 约束。典型方法在 DEC 等无监督框架基础上增加成对约束损失项如欧氏距离惩罚项引导嵌入空间结构。深度多视图聚类Deep Multi-View Clustering利用多源/多模态数据的一致性与互补性。三大技术路线DEC-based 扩展如 DAMC、DEMVC协同训练多视图编码器共享聚类目标。子空间聚类-based如 DMVSSC、MVDSCN利用自表达self-expression性质在深度框架中学习多视图一致的亲和矩阵。GNN-based如 Multi-GCN、CMGEC处理多视图图数据自适应融合多图结构信息。基于迁移学习的深度聚类Deep Clustering with Transfer Learning解决目标域标注缺失、样本稀疏等问题从源域迁移知识。两大技术路线DNN-based如 DAN、SRDC使用 MMD、CORAL 等度量对齐源/目标域特征分布部分方法借鉴 DEC 思想进行结构正则化。GAN-based如 DANN、CoGAN、CyCADA利用判别器对齐域分布或通过图像/特征级翻译生成带标签的“伪目标样本”。三、关键洞见与未来方向作者不仅系统梳理了方法更提炼出若干深刻洞见表示学习与聚类目标的耦合方式是深度聚类设计的核心。早期方法如 AEC是“分离式”的先学表示再聚类而主流方法如 DEC已转向“联合式”优化显著提升性能。数据结构驱动网络选择图数据 → GNN图像数据 → CNN多模态 → 多分支/融合网络。正则化与鲁棒性数据增强、自步学习self-paced learning、对抗训练等已成为提升模型鲁棒性的标配技术。理论基础薄弱目前缺乏对“表示质量—聚类性能”之间关系的理论分析这是未来亟需突破的方向。未来研究方向作者提出理论探索建立深度聚类的优化与泛化理论。大规模复杂数据处理结合图学习与高效优化算法。模型效率与泛化解决小样本过拟合、大模型计算开销问题。多视图深度融合如何有效融合异构信息并抑制噪声。图深度聚类更充分地利用图结构信息如高阶连接、动态图。四、总结评价本文是一篇结构清晰、覆盖全面、视角新颖的深度聚类领域权威综述。其最大价值在于跳出了“网络架构”的单一维度从数据源和任务设定的更高层面构建了统一的分类体系为研究者提供了按需选型、按问题定制方法的清晰路线图。同时文章对各类方法的优劣、适用场景及未来挑战的分析具有极强的指导意义是该领域研究者不可或缺的参考文献。
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