Un examen du clustering profond et des algorithmes associés

Le clustering profond est une méthode qui combine des modèles d'apprentissage profond et des algorithmes de clustering pour apprendre automatiquement les fonctionnalités des données et regrouper les données en catégories ayant des caractéristiques similaires. Par rapport aux algorithmes de clustering traditionnels, le clustering profond peut gérer efficacement des données de grande dimension, non linéaires et complexes, et offre une meilleure expressivité et précision. Grâce à des modèles d'apprentissage profond, le clustering profond peut apprendre des représentations abstraites de données pour mieux capturer la structure intrinsèque et les similitudes des données. L’avantage de cette méthode est qu’elle peut apprendre automatiquement les caractéristiques des données sans définir manuellement les caractéristiques, réduisant ainsi l’interférence des facteurs humains. Le clustering profond a de nombreuses applications dans de nombreux domaines, tels que la vision par ordinateur, le traitement du langage naturel et les systèmes de recommandation.

L'idée principale du clustering profond est d'utiliser un modèle d'apprentissage profond pour réduire la dimensionnalité des données à une représentation de faible dimension et effectuer un clustering dans un espace de faible dimension. Les principales étapes comprennent le prétraitement des données, la création d'un modèle d'apprentissage en profondeur, la formation du modèle pour obtenir une représentation de faible dimension et l'application d'un algorithme de clustering pour le clustering.

1) Établir un modèle d'apprentissage profond : Choisissez un modèle d'apprentissage profond adapté au problème, tel que des auto-encodeurs, des auto-encodeurs variationnels, des réseaux contradictoires génératifs, etc.

2) Extraction de fonctionnalités : utilisez des modèles d'apprentissage en profondeur pour extraire des fonctionnalités des données d'origine et réduire la dimensionnalité des données de grande dimension à une représentation de faible dimension.

3) Analyse groupée : l'analyse groupée est effectuée dans un espace de faible dimension pour regrouper les données en catégories présentant des caractéristiques similaires.

4) Rétro-propagation : sur la base des résultats du clustering, utilisez l'algorithme de rétro-propagation pour mettre à jour le modèle d'apprentissage en profondeur afin d'améliorer la précision du clustering.

2. Algorithme de clustering profond

1) Clustering d'autoencoder

Le clustering d'autoencoder est un algorithme de clustering non supervisé basé sur l'apprentissage profond, qui apprend les faibles dimensions de la représentation des données pour réaliser le clustering. L'idée de base du clustering d'auto-encodeur est de mapper les données d'entrée de haute dimension à un espace de basse dimension via l'encodeur, puis de reconstruire les données de basse dimension vers les données d'origine via le décodeur. Les étapes de l'algorithme sont les suivantes :

1. Définir la structure de l'auto-encodeur, y compris un encodeur et un décodeur, où l'encodeur mappe les données d'entrée sur un espace de faible dimension et le décodeur reconstruit l'espace de faible dimension. les données dimensionnelles reviennent aux données d'origine.

2. Utilisez un algorithme d'apprentissage non supervisé pour entraîner l'auto-encodeur, dans le but de minimiser l'erreur de reconstruction, c'est-à-dire la différence entre les données originales et les données reconstruites.

3. Utilisez l'encodeur pour mapper les données d'origine sur un espace de faible dimension et utilisez un algorithme de clustering pour regrouper les données de faible dimension afin d'obtenir le résultat de clustering final.

2) Deep Embedding Clustering

Deep Embedding Clustering est un algorithme de clustering non supervisé basé sur l'apprentissage profond, qui implémente le clustering en apprenant la représentation intégrée des données. L'idée de base du clustering à intégration profonde est de mapper les données d'origine à un espace d'intégration de faible dimension via une transformation non linéaire multicouche et d'utiliser un algorithme de clustering pour regrouper les données dans l'espace d'intégration. Les étapes de l'algorithme sont les suivantes :

1. Définir la structure du réseau d'intégration profonde, y compris plusieurs couches de transformation non linéaires et une couche d'intégration, où la couche de transformation non linéaire mappe les données d'origine à un espace d'intégration de faible dimension. Grâce à l'apprentissage, les couches d'intégration sont utilisées pour regrouper les données dans l'espace d'intégration.

2. Utilisez un algorithme d'apprentissage non supervisé pour entraîner un réseau d'intégration profonde, dans le but de minimiser la distance entre les points de données dans l'espace d'intégration tout en rendant la distance entre les différents clusters aussi grande que possible.

3. Utilisez la couche d'intégration pour mapper les données d'origine sur un espace d'intégration de faible dimension et utilisez un algorithme de clustering pour regrouper les données dans l'espace d'intégration afin d'obtenir le résultat de clustering final.

3) Clustering spectral

Le clustering spectral est un algorithme de clustering basé sur la théorie des graphes. Il considère les points de données comme des nœuds dans le graphique et la similarité entre eux comme des nœuds dans le graphique, puis partitionne les points. graphique utilisant la décomposition spectrale. L'idée de base du clustering spectral est de mapper les points de données dans un espace de fonctionnalités de faible dimension et de regrouper les points de données dans l'espace de fonctionnalités. Les étapes de cet algorithme sont les suivantes :

1. Construire une matrice de similarité entre les points de données. Les mesures de similarité couramment utilisées incluent la distance euclidienne, la similarité cosinus, etc.

2. Construire la matrice laplacienne, y compris la différence entre la matrice de degré et la matrice de contiguïté.

3. Effectuez une décomposition spectrale de la matrice laplacienne pour obtenir des vecteurs propres et des valeurs propres.

4. Sélectionnez les k principaux vecteurs de caractéristiques et projetez les points de données dans un espace de caractéristiques de faible dimension.

5. Utilisez l'algorithme de clustering pour regrouper les points de données dans l'espace des fonctionnalités afin d'obtenir le résultat de clustering final.

4) Clustering hiérarchique

Le clustering hiérarchique est un algorithme de clustering basé sur une structure arborescente, qui divise les points de données en différents clusters couche par couche. L'idée de base du clustering hiérarchique est de considérer chaque point de données comme un cluster initial, puis de fusionner continuellement les clusters présentant la plus grande similarité jusqu'à ce qu'un grand cluster ou un nombre spécifié de clusters soit finalement obtenu. Les étapes du regroupement hiérarchique sont les suivantes :

1. Calculez la matrice de similarité entre les points de données. Les mesures de similarité couramment utilisées incluent la distance euclidienne, la similarité cosinusoïdale, etc.

2. Traitez chaque point de données comme un cluster initial.

3. Calculez la similarité entre chaque cluster. Les mesures de similarité couramment utilisées incluent le lien unique, le lien complet, le lien moyen, etc.

4. Fusionnez continuellement les clusters présentant la plus grande similitude jusqu'à ce que vous obteniez enfin un grand cluster ou un nombre spécifié de clusters.

5) Generative Adversarial Network Clustering

Le Generative Adversarial Network clustering est un algorithme de clustering basé sur Generative Adversarial Network (GAN), qui implémente le clustering grâce à l'apprentissage contradictoire des générateurs et des discriminateurs. L'idée de base du clustering de réseau adverse génératif est de considérer les points de données comme l'entrée du générateur, de générer des vecteurs d'intégration de basse dimension via le générateur et d'utiliser le discriminateur pour regrouper les vecteurs d'intégration. Les étapes de l'algorithme sont les suivantes :

1. Définir la structure du générateur et du discriminateur, où le générateur mappe les données d'entrée de haute dimension à des vecteurs d'intégration de basse dimension, et le discriminateur est utilisé pour regrouper l'intégration. vecteurs.

2. Utilisez un algorithme d'apprentissage non supervisé pour entraîner le générateur et le discriminateur. L'objectif est de rendre le vecteur d'intégration généré par le générateur aussi proche que possible du vecteur réel de basse dimension et de permettre au discriminateur de fonctionner avec précision. regroupez le type de vecteur d’intégration.

3. Utilisez le générateur pour mapper les données d'origine sur un espace d'intégration de faible dimension et utilisez un algorithme de clustering pour regrouper les données dans l'espace d'intégration afin d'obtenir le résultat de clustering final.

6) Réseau de clustering profond

Le réseau de clustering profond est un algorithme de clustering non supervisé basé sur l'apprentissage profond, qui réalise le clustering en formant conjointement des encodeurs et des clusterers. L'idée de base du réseau de clustering profond est d'encoder les données d'origine dans un espace d'intégration de faible dimension via l'encodeur, puis d'utiliser le clusterer pour regrouper les données dans l'espace d'intégration. Les étapes de cet algorithme sont les suivantes :

1. Définir la structure du réseau de clustering profond, y compris un encodeur et un clusterer, où l'encodeur mappe les données d'origine à un espace d'intégration de faible dimension, et le clusterer est utilisé pour mapper l'espace d'intégration. Les données sont regroupées.

2. Entraînez conjointement des réseaux de clustering profonds à l'aide d'algorithmes d'apprentissage non supervisés, dans le but de minimiser la distance entre les points de données dans l'espace d'intégration tout en minimisant l'erreur de clustering du clustereur.

3. Utilisez l'encodeur pour mapper les données d'origine sur un espace d'intégration de faible dimension et utilisez le clusterer pour regrouper les données dans l'espace d'intégration afin d'obtenir le résultat de clustering final.

7) Deep Ensemble Clustering

Deep Ensemble Clustering est un algorithme de clustering basé sur l'apprentissage en profondeur et l'apprentissage d'ensemble, qui améliore la précision du clustering en intégrant plusieurs modèles de clustering. L'idée de base du clustering d'ensemble profond est d'obtenir des résultats de clustering plus robustes et précis en entraînant plusieurs modèles de clustering profond, puis en intégrant leurs résultats de clustering. Les étapes de l'algorithme sont les suivantes :

1. Définir la structure et les hyperparamètres de plusieurs modèles de clustering profond, y compris les encodeurs, les clustereurs, les optimiseurs, etc.

2. Utilisez des algorithmes d'apprentissage supervisé ou non supervisé pour entraîner plusieurs modèles de clustering profond dans le but de minimiser l'erreur de clustering.

3. Intégrez les résultats de clustering de plusieurs modèles de clustering approfondis. Les méthodes d'intégration couramment utilisées incluent le vote, la moyenne pondérée, l'agrégation, etc.

4. Évaluez et analysez les résultats du clustering intégré et sélectionnez le résultat de clustering optimal comme résultat final.

8) Réseau de clustering adaptatif

Le réseau de clustering adaptatif est un algorithme de clustering basé sur l'apprentissage profond et l'apprentissage adaptatif, qui s'adapte aux changements dans la distribution des données en ajustant continuellement les paramètres du clusterer et les changements dans la structure du clustering. L'idée de base du réseau de clustering adaptatif est de s'adapter aux changements dans la distribution des données en formant le clustereur, et en même temps d'ajuster de manière adaptative les paramètres du clusterer en fonction des changements dans la structure de clustering. Les étapes de l'algorithme sont les suivantes :

1. Définir la structure du réseau de clustering adaptatif, y compris l'encodeur, le clusterer, le module d'ajustement adaptatif, etc.

2. Utilisez un algorithme d'apprentissage non supervisé pour entraîner le réseau de clustering adaptatif. L'objectif est de minimiser l'erreur de clustering et d'ajuster en continu les paramètres du clusterer via le module d'ajustement adaptatif.

3. Dans les applications pratiques, le réseau de clustering adaptatif reçoit en permanence de nouvelles données et ajuste de manière adaptative les paramètres du clustereur en fonction des changements dans la distribution des données et la structure de clustering, réalisant ainsi un clustering adaptatif.

9) Clustering profond basé sur la densité

Le clustering profond basé sur la densité est un algorithme de clustering basé sur la densité qui implémente le clustering en calculant la densité des points de données. L'idée de base du clustering profond basé sur la densité est de considérer les points de données comme des points d'échantillonnage de la distribution de densité et de mettre en œuvre le clustering en calculant la distance et la densité entre les points d'échantillonnage. Les étapes de l'algorithme sont les suivantes :

1 Calculez la densité et la densité locale de chaque point de données.

2. Sélectionnez un seuil de densité et utilisez les points de données dont la densité est inférieure au seuil comme points de bruit.

3. Sélectionnez un rayon de quartier, considérez les points de données avec une densité supérieure au seuil comme des points centraux et considérez les points de données dans le quartier à partir du point central comme des points de densité directement accessibles.

4. Connectez les points directement accessibles par densité pour former des clusters et divisez les points accessibles par densité restants en clusters correspondants.

5. Excluez les points de bruit du regroupement.

Ceux-ci-dessus présentent quelques algorithmes de clustering profond courants ainsi que leurs idées et étapes de base. Ils ont tous des caractéristiques et un champ d'application différents. Vous pouvez choisir l'algorithme approprié pour l'analyse de cluster en fonction de la situation réelle.

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