Deep Continuous Clustering: 用于深度连续聚类的Python实现

Deep Continuous Clustering: 用于深度连续聚类的Python实现

DCC This repository contains the source code and data for reproducing results of Deep Continuous Clustering paper 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/dcc/DCC

1. 项目基础介绍和主要编程语言

Deep Continuous Clustering (DCC) 是一个开源项目，它基于深度学习技术实现了连续聚类算法。该项目旨在提供一种新的聚类方法，通过结合深度学习和传统的聚类技术，以解决复杂数据集的聚类问题。项目的主要编程语言是 Python，并且依赖于 PyTorch 深度学习框架。

2. 项目的核心功能

项目的核心功能是实现 Deep Continuous Clustering 算法，它包含以下几个关键部分：

• 自编码器（Autoencoder）预训练：通过自编码器网络对数据进行特征降维，提取出更有利于聚类的特征。
• 连续聚类：在降维后的特征空间中，使用连续聚类算法对数据进行聚类。
• 聚类质量评估：通过评估指标（如 Adjusted Mutual Information, AMI）来评估聚类结果的质量。

3. 项目最近更新的功能包含

• 改进的聚类算法：对聚类算法进行了优化，提高了聚类的准确性和稳定性。
• 支持更多的数据集：项目更新后，现在支持更多的数据集格式，使得算法能够应用于更广泛的数据场景。
• 增强的文档和示例：更新了项目文档，增加了详细的算法描述和示例代码，使得用户更容易理解和使用该算法。
• 性能优化：对代码进行了优化，提高了算法的运行效率和可扩展性。

通过这些更新，Deep Continuous Clustering 项目变得更加健壮，为研究人员和开发者提供了一个强大的工具来处理聚类问题。

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