Deep Clustering ist eine Methode, die Deep-Learning-Modelle und Clustering-Algorithmen kombiniert, um automatisch Merkmale aus Daten zu lernen und die Daten in Kategorien mit ähnlichen Merkmalen zu gruppieren. Im Vergleich zu herkömmlichen Clustering-Algorithmen kann Deep Clustering hochdimensionale, nichtlineare und komplexe Daten effektiv verarbeiten und weist eine bessere Ausdruckskraft und Genauigkeit auf. Durch Deep-Learning-Modelle kann Deep Clustering abstrakte Darstellungen von Daten erlernen, um die intrinsische Struktur und Ähnlichkeiten der Daten besser zu erfassen. Der Vorteil dieser Methode besteht darin, dass die Merkmale der Daten automatisch erlernt werden können, ohne dass die Merkmale manuell definiert werden müssen, wodurch die Beeinträchtigung durch menschliche Faktoren verringert wird. Deep Clustering findet in vielen Bereichen breite Anwendung, beispielsweise in der Bildverarbeitung, der Verarbeitung natürlicher Sprache und Empfehlungssystemen.
Die Kernidee von Deep Clustering besteht darin, mithilfe eines Deep-Learning-Modells die Dimensionalität von Daten auf eine niedrigdimensionale Darstellung zu reduzieren und Clustering in einem niedrigdimensionalen Raum durchzuführen. Zu den Hauptschritten gehören die Datenvorverarbeitung, der Aufbau eines Deep-Learning-Modells, das Training des Modells, um eine niedrigdimensionale Darstellung zu erhalten, und die Anwendung eines Clustering-Algorithmus für das Clustering.
1) Erstellen Sie ein Deep-Learning-Modell: Wählen Sie ein für das Problem geeignetes Deep-Learning-Modell aus, z. B. Autoencoder, Variations-Autoencoder, generative kontradiktorische Netzwerke usw.
2) Merkmalsextraktion: Verwenden Sie Deep-Learning-Modelle, um Merkmale aus den Originaldaten zu extrahieren und die Dimensionalität hochdimensionaler Daten auf niedrigdimensionale Darstellungen zu reduzieren.
3) Clusteranalyse: Die Clusteranalyse wird in einem niedrigdimensionalen Raum durchgeführt, um Daten in Kategorien mit ähnlichen Merkmalen zu gruppieren.
4) Backpropagation: Basierend auf den Clustering-Ergebnissen verwenden Sie den Backpropagation-Algorithmus, um das Deep-Learning-Modell zu aktualisieren und die Clustering-Genauigkeit zu verbessern.
2. Deep-Clustering-Algorithmus
1) Autoencoder-Clustering
Autoencoder-Clustering ist ein unbeaufsichtigter Clustering-Algorithmus, der auf Deep Learning basiert und die niedrigen Dimensionen der Datendarstellung lernt, um Clustering zu erreichen. Die Grundidee des Autoencoder-Clusterings besteht darin, hochdimensionale Eingabedaten über den Encoder auf einen niedrigdimensionalen Raum abzubilden und dann die niedrigdimensionalen Daten über den Decoder wieder in die Originaldaten zu rekonstruieren. Die Schritte des Algorithmus sind wie folgt:
1 Definieren Sie die Struktur des Autoencoders, einschließlich eines Encoders und eines Decoders, wobei der Encoder die Eingabedaten einem niedrigdimensionalen Raum zuordnet und der Decoder die niedrigdimensionalen Werte rekonstruiert. dimensionale Daten zurück zu den ursprünglichen Daten.
2. Verwenden Sie einen unüberwachten Lernalgorithmus, um den Autoencoder zu trainieren, mit dem Ziel, den Rekonstruktionsfehler, also den Unterschied zwischen den Originaldaten und den rekonstruierten Daten, zu minimieren.
3. Verwenden Sie den Encoder, um die Originaldaten einem niedrigdimensionalen Raum zuzuordnen, und verwenden Sie einen Clustering-Algorithmus, um die niedrigdimensionalen Daten zu gruppieren, um das endgültige Clustering-Ergebnis zu erhalten.
2) Deep Embedding Clustering
Deep Embedding Clustering ist ein unbeaufsichtigter Clustering-Algorithmus, der auf Deep Learning basiert und Clustering durch Erlernen der eingebetteten Darstellung von Daten implementiert. Die Grundidee des Deep Embedding Clustering besteht darin, die Originaldaten durch mehrschichtige nichtlineare Transformation einem niedrigdimensionalen Einbettungsraum zuzuordnen und einen Clustering-Algorithmus zu verwenden, um die Daten im Einbettungsraum zu gruppieren. Die Schritte des Algorithmus sind wie folgt:
1 Definieren Sie die Struktur des tiefen Einbettungsnetzwerks, einschließlich mehrerer nichtlinearer Transformationsschichten und einer Einbettungsschicht, wobei die nichtlineare Transformationsschicht die Originaldaten einem niedrigdimensionalen Einbettungsraum zuordnet Durch Lernen werden Einbettungsebenen verwendet, um Daten im Einbettungsraum zu gruppieren.
2. Verwenden Sie einen unbeaufsichtigten Lernalgorithmus, um ein tief einbettendes Netzwerk zu trainieren, mit dem Ziel, den Abstand zwischen Datenpunkten im Einbettungsraum zu minimieren und gleichzeitig den Abstand zwischen verschiedenen Clustern so groß wie möglich zu machen.
3. Verwenden Sie die Einbettungsebene, um die Originaldaten einem niedrigdimensionalen Einbettungsraum zuzuordnen, und verwenden Sie einen Clustering-Algorithmus, um die Daten im Einbettungsraum zu gruppieren, um das endgültige Clustering-Ergebnis zu erhalten.
3) Spektrales Clustering
Spektrales Clustering ist ein Clustering-Algorithmus, der auf der Graphentheorie basiert. Er betrachtet Datenpunkte als Knoten im Diagramm und die Ähnlichkeit zwischen ihnen als Knoten im Diagramm und unterteilt sie dann Diagramm mit spektraler Zerlegung. Die Grundidee des spektralen Clusterings besteht darin, Datenpunkte in einen niedrigdimensionalen Merkmalsraum abzubilden und die Datenpunkte im Merkmalsraum zu gruppieren. Die Schritte dieses Algorithmus sind wie folgt:
1 Erstellen Sie eine Ähnlichkeitsmatrix zwischen Datenpunkten. Zu den häufig verwendeten Ähnlichkeitsmaßen gehören der euklidische Abstand, die Kosinusähnlichkeit usw.
2. Konstruieren Sie die Laplace-Matrix, einschließlich der Differenz zwischen der Gradmatrix und der Adjazenzmatrix.
3. Führen Sie eine spektrale Zerlegung der Laplace-Matrix durch, um Eigenvektoren und Eigenwerte zu erhalten.
4. Wählen Sie die oberen k Merkmalsvektoren aus und projizieren Sie die Datenpunkte in einen niedrigdimensionalen Merkmalsraum.
5. Verwenden Sie den Clustering-Algorithmus, um die Datenpunkte im Merkmalsraum zu gruppieren, um das endgültige Clustering-Ergebnis zu erhalten.
4) Hierarchisches Clustering
Hierarchisches Clustering ist ein auf einer Baumstruktur basierender Clustering-Algorithmus, der Datenpunkte Schicht für Schicht in verschiedene Cluster unterteilt. Die Grundidee des hierarchischen Clusterings besteht darin, jeden Datenpunkt als anfänglichen Cluster zu betrachten und dann die Cluster mit der höchsten Ähnlichkeit kontinuierlich zusammenzuführen, bis schließlich ein großer Cluster oder eine bestimmte Anzahl von Clustern erhalten wird. Die Schritte der hierarchischen Clusterbildung sind wie folgt:
1. Berechnen Sie die Ähnlichkeitsmatrix zwischen Datenpunkten. Zu den häufig verwendeten Ähnlichkeitsmaßen gehören der euklidische Abstand, die Kosinusähnlichkeit usw.
2. Behandeln Sie jeden Datenpunkt als anfänglichen Cluster.
3. Berechnen Sie die Ähnlichkeit zwischen den einzelnen Clustern. Zu den häufig verwendeten Ähnlichkeitsmaßen gehören einzelne Links, vollständige Links und durchschnittliche Links.
4. Führen Sie die Cluster mit der höchsten Ähnlichkeit kontinuierlich zusammen, bis Sie schließlich einen großen Cluster oder eine bestimmte Anzahl von Clustern erhalten.
5) Generative Adversarial Network Clustering
Generative Adversarial Network Clustering ist ein Clustering-Algorithmus, der auf Generative Adversarial Network (GAN) basiert und Clustering durch kontradiktorisches Lernen von Generatoren und Diskriminatoren implementiert. Die Grundidee des generativen gegnerischen Netzwerkclusterns besteht darin, Datenpunkte als Eingabe des Generators zu betrachten, niedrigdimensionale Einbettungsvektoren über den Generator zu generieren und den Diskriminator zum Clustern der Einbettungsvektoren zu verwenden. Die Schritte des Algorithmus sind wie folgt:
1 Definieren Sie die Struktur des Generators und des Diskriminators, wobei der Generator hochdimensionale Eingabedaten auf niedrigdimensionale Einbettungsvektoren abbildet und der Diskriminator zum Clustern der Einbettung verwendet wird Vektoren.
2. Verwenden Sie einen unüberwachten Lernalgorithmus, um den Generator und den Diskriminator zu trainieren. Ziel ist es, den vom Generator generierten Einbettungsvektor so nah wie möglich an den realen niedrigdimensionalen Vektor zu bringen und den Diskriminator in die Lage zu versetzen, genau zu sein Cluster die Einbettungsvektorart.
3. Verwenden Sie den Generator, um die Originaldaten einem niedrigdimensionalen Einbettungsraum zuzuordnen, und verwenden Sie einen Clustering-Algorithmus, um die Daten im Einbettungsraum zu gruppieren, um das endgültige Clustering-Ergebnis zu erhalten.
6) Deep-Clustering-Netzwerk
Deep-Clustering-Netzwerk ist ein unbeaufsichtigter Clustering-Algorithmus, der auf Deep Learning basiert und Clustering durch gemeinsames Training von Encodern und Clusterern erreicht. Die Grundidee des Deep-Clustering-Netzwerks besteht darin, die Originaldaten über den Encoder in einen niedrigdimensionalen Einbettungsraum zu kodieren und dann den Clusterer zum Clustern der Daten im Einbettungsraum zu verwenden. Die Schritte dieses Algorithmus sind wie folgt:
1 Definieren Sie die Struktur des Deep-Clustering-Netzwerks, einschließlich eines Encoders und eines Clusterers, wobei der Encoder die Originaldaten einem niedrigdimensionalen Einbettungsraum zuordnet und der Clusterer Wird verwendet, um den Einbettungsraum abzubilden. Die Daten werden geclustert.
2. Trainieren Sie gemeinsam tiefe Clustering-Netzwerke mithilfe von unüberwachten Lernalgorithmen, mit dem Ziel, den Abstand zwischen Datenpunkten im Einbettungsraum zu minimieren und gleichzeitig den Clustering-Fehler des Clusterers zu minimieren.
3. Verwenden Sie den Encoder, um die Originaldaten einem niedrigdimensionalen Einbettungsraum zuzuordnen, und verwenden Sie den Clusterer, um die Daten im Einbettungsraum zu gruppieren, um das endgültige Clustering-Ergebnis zu erhalten.
7) Deep Ensemble Clustering
Deep Ensemble Clustering ist ein Clustering-Algorithmus, der auf Deep Learning und Ensemble Learning basiert und die Genauigkeit des Clusterings durch die Integration mehrerer Clustering-Modelle verbessert. Die Grundidee des Deep Ensemble Clustering besteht darin, robustere und genauere Clustering-Ergebnisse zu erhalten, indem mehrere Deep Clustering-Modelle trainiert und dann deren Clustering-Ergebnisse integriert werden. Die Schritte des Algorithmus sind wie folgt:
1 Definieren Sie die Struktur und Hyperparameter mehrerer Deep-Clustering-Modelle, einschließlich Encoder, Clusterer, Optimierer usw.
2. Verwenden Sie überwachte oder unüberwachte Lernalgorithmen, um mehrere Deep-Clustering-Modelle zu trainieren, mit dem Ziel, den Clustering-Fehler zu minimieren.
3. Integrieren Sie die Clustering-Ergebnisse mehrerer Deep-Clustering-Modelle, darunter Voting, gewichteter Durchschnitt, Aggregation usw.
4. Bewerten und analysieren Sie die integrierten Clustering-Ergebnisse und wählen Sie das optimale Clustering-Ergebnis als Endergebnis aus.
8) Adaptives Clustering-Netzwerk
Das adaptive Clustering-Netzwerk ist ein Clustering-Algorithmus, der auf Deep Learning und adaptivem Lernen basiert und sich an Änderungen in der Datenverteilung anpasst, indem er die Parameter des Clusterers und Änderungen in der Clustering-Struktur kontinuierlich anpasst. Die Grundidee des adaptiven Clustering-Netzwerks besteht darin, sich durch Training des Clusterers an Änderungen in der Datenverteilung anzupassen und gleichzeitig die Parameter des Clusterers entsprechend Änderungen in der Clustering-Struktur adaptiv anzupassen. Die Schritte des Algorithmus sind wie folgt:
1 Definieren Sie die Struktur des adaptiven Clustering-Netzwerks, einschließlich Encoder, Clusterer, adaptives Anpassungsmodul usw.
2. Verwenden Sie einen unbeaufsichtigten Lernalgorithmus, um das adaptive Clustering-Netzwerk zu trainieren. Ziel ist es, den Clustering-Fehler zu minimieren und die Parameter des Clusterers kontinuierlich anzupassen.
3. In praktischen Anwendungen empfängt das adaptive Clustering-Netzwerk kontinuierlich neue Daten und passt die Parameter des Clusterers entsprechend Änderungen in der Datenverteilung und Clustering-Struktur an, wodurch adaptives Clustering erreicht wird.
9) Dichtebasiertes Deep Clustering
Dichtebasiertes Deep Clustering ist ein dichtebasierter Clustering-Algorithmus, der Clustering durch Berechnung der Dichte von Datenpunkten implementiert. Die Grundidee des dichtebasierten Deep Clustering besteht darin, Datenpunkte als Stichprobenpunkte der Dichteverteilung zu betrachten und das Clustering durch Berechnen des Abstands und der Dichte zwischen Stichprobenpunkten zu implementieren. Die Schritte des Algorithmus sind wie folgt:
1 Berechnen Sie die Dichte und die lokale Dichte jedes Datenpunkts.
2. Wählen Sie einen Dichteschwellenwert und verwenden Sie Datenpunkte mit einer Dichte, die unter dem Schwellenwert liegt, als Rauschpunkte.
3. Wählen Sie einen Nachbarschaftsradius, betrachten Sie Datenpunkte mit einer Dichte über dem Schwellenwert als Kernpunkte und betrachten Sie Datenpunkte innerhalb der Nachbarschaft vom Kernpunkt aus als direkt erreichbare Dichtepunkte.
4. Verbinden Sie die direkt erreichbaren Dichtepunkte, um Cluster zu bilden, und teilen Sie die verbleibenden erreichbaren Dichtepunkte in entsprechende Cluster auf.
5. Rauschpunkte von der Clusterbildung ausschließen.
Die oben genannten sind einige gängige Deep-Clustering-Algorithmen und ihre Grundideen und -schritte. Sie haben alle unterschiedliche Eigenschaften und Anwendungsbereiche. Sie können den geeigneten Algorithmus für die Clusteranalyse entsprechend der tatsächlichen Situation auswählen.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonEin Überblick über Deep Clustering und verwandte Algorithmen. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!
