Improved Deep Embedded Clustering with Local Structure Preservation

聚类分析 自编码 计算机科学 人工智能 特征(语言学) 相关聚类 CURE数据聚类算法 数据挖掘 数据流聚类 高维数据聚类 模式识别(心理学) 树冠聚类算法 机器学习 人工神经网络 语言学 哲学
作者
Xifeng Guo,Long Gao,Xinwang Liu,Jianping Yin
标识
DOI:10.24963/ijcai.2017/243
摘要

Deep clustering learns deep feature representations that favor clustering task using neural networks. Some pioneering work proposes to simultaneously learn embedded features and perform clustering by explicitly defining a clustering oriented loss. Though promising performance has been demonstrated in various applications, we observe that a vital ingredient has been overlooked by these work that the defined clustering loss may corrupt feature space, which leads to non-representative meaningless features and this in turn hurts clustering performance. To address this issue, in this paper, we propose the Improved Deep Embedded Clustering (IDEC) algorithm to take care of data structure preservation. Specifically, we manipulate feature space to scatter data points using a clustering loss as guidance. To constrain the manipulation and maintain the local structure of data generating distribution, an under-complete autoencoder is applied. By integrating the clustering loss and autoencoder's reconstruction loss, IDEC can jointly optimize cluster labels assignment and learn features that are suitable for clustering with local structure preservation. The resultant optimization problem can be effectively solved by mini-batch stochastic gradient descent and backpropagation. Experiments on image and text datasets empirically validate the importance of local structure preservation and the effectiveness of our algorithm.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
斯文败类应助耶耶耶采纳,获得10
2秒前
狂奔的蜗牛完成签到,获得积分10
2秒前
bofu发布了新的文献求助10
2秒前
gwbk完成签到,获得积分10
3秒前
3秒前
3秒前
细心书蕾完成签到 ,获得积分10
3秒前
ZL完成签到,获得积分10
4秒前
打工仔完成签到 ,获得积分10
5秒前
典雅又夏完成签到,获得积分10
7秒前
活力雁枫完成签到,获得积分10
8秒前
辛勤的刺猬完成签到 ,获得积分10
8秒前
9秒前
Dana发布了新的文献求助10
9秒前
9秒前
bofu发布了新的文献求助10
9秒前
HXie发布了新的文献求助10
10秒前
linjiatai发布了新的文献求助10
10秒前
姜酱江酱发布了新的文献求助10
10秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
11秒前
爆米花应助愉快的代玉采纳,获得10
12秒前
12秒前
12秒前
shizy完成签到,获得积分10
14秒前
Chara_kara完成签到,获得积分10
16秒前
bofu发布了新的文献求助10
16秒前
17秒前
虚幻寄文完成签到,获得积分10
18秒前
18秒前
18秒前
ZL发布了新的文献求助10
18秒前
科研通AI2S应助该换手机采纳,获得10
19秒前
19秒前
19秒前
19秒前
ZYC完成签到,获得积分10
19秒前
小蘑菇应助Dana采纳,获得10
19秒前
21秒前
22秒前
鸡鱼蚝发布了新的文献求助10
23秒前
高分求助中
A new approach to the extrapolation of accelerated life test data 1000
Picture Books with Same-sex Parented Families: Unintentional Censorship 700
ACSM’s Guidelines for Exercise Testing and Prescription, 12th edition 500
Nucleophilic substitution in azasydnone-modified dinitroanisoles 500
不知道标题是什么 500
Indomethacinのヒトにおける経皮吸収 400
Phylogenetic study of the order Polydesmida (Myriapoda: Diplopoda) 370
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3975722
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3520056
关于积分的说明 11200719
捐赠科研通 3256455
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1798271
邀请新用户注册赠送积分活动 877490
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 806390