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原创 深度聚类综述及论文整理

A Survey of Clustering With Deep Learning: From the Perspective of Network Architecture (2018 c94) 一、基本概念 聚类的目的： 基于一些相似性度量将类似数据分类为一个聚类。 传统的聚类方法： 基于分区的方法，基于密度的方法，分层方法 传统聚类的劣势： 使用的相似性度量方法效率低下，传统聚类方法在高维数据上的性能较差，在大规模数据集上具有较高的计算复杂度。 解决手段： 降维和特征转换，将原始数据映射到新的特征空间