A General Feature Abstraction Method for Clustering Algorithm

计算机科学 聚类分析 抽象 特征(语言学) 算法 数据挖掘 人工智能 理论计算机科学 模式识别(心理学) 语言学 认识论 哲学
作者
Haifeng Li,Ning Zhang,Mo Hai,Yuejin Zhang
出处
期刊:Procedia Computer Science [Elsevier]
卷期号:162: 438-443 被引量:2
标识
DOI:10.1016/j.procs.2019.12.008
摘要

Clustering algorithms are one of the most important methods in data mining, which can be used in real applications to detect the similarity of objects. To improve the performance, we use a general feature abstraction method, the Auto-Encoder[9], which can compress the data features so that the noises of data can be filtered. Our extensive experimental results show that when we use a more complicated neural networks with certain activation functions, we can significantly improve the performance, both the computing cost and the clustering accuracy, of the clustering methods.
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