55、负载聚类与肝癌病理图像分割技术解析

负载聚类与肝癌病理图像分割技术解析

负载聚类技术

在负载聚类领域，我们旨在通过有效的方法对负载数据进行分类，以更好地理解和管理电力使用情况。

模型结构

负载聚类模型由 LSTM 编码器、特征向量、LSTM 解码器和负载深度嵌入聚类组成。LSTM 编码器由神经元数量递减的 LSTM 层构成，而 LSTM 解码器则由神经元数量递增的 LSTM 层构成。中间的特征向量空间代表降维后的负载特征，这些特征与深度嵌入聚类算法拼接形成聚类模型。

负载特征聚类与优化

1. LSTM 自编码器的构建与训练 ：实现 LSTM 自编码器的构建和训练，对负载特征提取和聚类分析进行联合优化。保留 LSTM 编码器的编码部分，并定制编码部分的聚类层，以计算提取的负载特征向量与聚类中心的软分布程度。
2. 定制相似度分类
   • 传统的分区方法（如 K - means 和层次聚类）使用硬分区来衡量负载数据与聚类中心的相似度，这可能会降低聚类质量。因此，使用长尾 t - 分布来衡量低维负载特征向量与聚类中心的相似度。其软分布程度计算公式为：
     [q_{ij} = \frac{(1 + \frac{|z_j - c_i|^2}{\alpha})^{-\frac{\alpha + 1}{2}}}{\sum_{i}(1 + \frac{|z_j - c_i|^2}{\alpha})^{-\frac{\alpha + 1}{2}}}]
     其中，(|z_j - c_i|^2) 是 (z_j) 到聚类中心 (c_i) 的距离；(q_{i