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基于自编码器的深度聚类算法综述
文献摘要：
聚类分析作为一种常见的分析方法,广泛应用于各种场景.随着机器学习技术的发展,深度聚类算法也成了当下研究的热点,基于自编码器的深度聚类算法是其中的代表算法.为了及时了解掌握基于自编码器的深度聚类算法的发展,介绍了四种自编码器的模型,对近些年代表性的算法依照自编码器的结构进行了分类.在MNIST、USPS、Fashion-MNIST数据集上,针对传统聚类算法和基于自编码器的深度聚类算法进行了实验对比、分析,最后对基于自编码器的深度聚类算法目前存在的问题进行了总结,展望了深度聚类算法的研究方向.
文献关键词：
聚类算法;深度聚类;自编码器;特征提取
中图分类号：
作者姓名：
陶文彬;钱育蓉;张伊扬;马恒志;冷洪勇;马梦楠
作者机构：
新疆大学 软件学院,乌鲁木齐 830046;新疆大学 软件学院 重点实验室,乌鲁木齐 830046;新疆维吾尔自治区 信号检测与处理重点实验室,乌鲁木齐 830046;北京理工大学 计算机学院,北京 100081
文献出处：
引用格式：
[1]陶文彬;钱育蓉;张伊扬;马恒志;冷洪勇;马梦楠-.基于自编码器的深度聚类算法综述)[J].计算机工程与应用,2022(18):16-25
A类：
B类：
自编码器,深度聚类,聚类算法,机器学习技术,照自,MNIST,USPS,Fashion,实验对比
AB值：
0.145151
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