深度聚类算法研究:方法、评估与应用

武福林

信息记录材料 ›› 2026, Vol. 27 ›› Issue (6) : 5 -8.

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信息记录材料 ›› 2026, Vol. 27 ›› Issue (6) : 5 -8. DOI: 10.16009/j.issn.1009-5624.2026.06.002

深度聚类算法研究:方法、评估与应用

    武福林
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摘要

传统聚类算法在处理高维、复杂结构数据时存在瓶颈,而深度学习凭借强大的特征学习与非线性映射能力,有效克服了高维数据处理与泛化性能等方面的限制,推动了深度聚类技术的发展。本文围绕深度聚类展开综述,首先分析了基于自编码器、基于变分自编码器、基于生成对抗网络和基于图神经网络的深度聚类算法;其次,梳理了深度聚类的通用框架与核心机制,并介绍了常见的评价指标,进而阐述了深度聚类在各领域的应用实践;最后,探讨了当前深度聚类存在的关键问题。本文旨在为相关研究人员提供全面的理论参考与实践借鉴,推动深度聚类技术的进一步发展。

关键词

聚类 / 深度学习 / 深度聚类

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武福林. 深度聚类算法研究:方法、评估与应用[J]. 信息记录材料, 2026, 27(6): 5-8 DOI:10.16009/j.issn.1009-5624.2026.06.002

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