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深度聚类网络的交替优化方法,
最新推荐文章于 2024-11-15 19:15:27 发布
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#kmeans #深度学习 #算法

该文提出一种结合深度学习和聚类的算法，通过交替更新网络权重和样本分配，优化聚类效果。在固定网络参数后，更新样本分配向量，进而根据新分配结果调整聚类中心。文章也探讨了优化过程中的凸性问题，并提供了实现代码参考。

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  • 本文使用了一种交替更新网络参数和聚类中心的方法。在网络更新完成之后，对于固定的网络参数和 M，再更新当前样本的分配向量。然后根据新的分配结果如式子3.8更新聚类中心：
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  • 注：文中还有问题是否能进行凸优化的部分

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