基于自编码器的深度聚类算法综述

聚类分析作为一种常见的分析方法,广泛应用于各种场景。随着机器学习技术的发展,深度聚类算法也成了当下研究的热点,基于自编码器的深度聚类算法是其中的代表算法。为了及时了解掌握基于自编码器的深度聚类算法的发展,介绍了四种自编码器的模型,对近些年代表性的算法依照自编码器的结构进行了分类。在MNIST、USPS、Fashion-MNIST数据集上,针对传统聚类算法和基于自编码器的深度聚类算法进行了实验对比、分析,最后对基于自编码器的深度聚类算法目前存在的问题进行了总结,展望了深度聚类算法的研究方向。