基于深度学习的聚类综述

摘要

聚类是一种寻找数据之间内在结构的技术,是许多数据驱动应用领域的一个基本问题,而聚类性能在很大程度上取决于数据表示的质量。近年来,深度学习因其强大的特征提取能力被广泛地应用于聚类任务,以学习更好的特征表示,显著提高了聚类性能。首先,介绍了传统的聚类任务;然后,根据网络结构介绍了基于深度学习的聚类及代表性方法,指出了当前存在的问题,并介绍了基于深度学习的聚类在不同领域的应用;最后,对基于深度学习的聚类发展进行了总结与展望。