分类 - K-means聚类
How to Use K-means for Big Data Clustering?
发表于Pattern Recognition 2023， 设计了一个优化kmeans的算法BigMeans。
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A Survey on Deep Clustering:From the Prior Perspective
发表于Vicinagearth 2024，从先验的角度看深度聚类方法，(a)结构先验：数据结构可以反映实例之间的语义关系。(b)分布先验：来自不同集群的实例遵循不同的数据分布。(c)增强不变性：由相同实例增强的样本具有相似的特征。(d)邻域一致性：相邻的样本具有一致的聚类分配。(e)伪标签：具有高可信度的聚类分配很可能是正确的。(f)外部知识：在开放世界的数据和模型中存在大量有利于聚类的知识。
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Robust deep k-means:An effective and simple method for data clustering
发表于PR 2021。
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K-means clustering algorithms:A comprehensive review, variants analysis, and advances in the era of big data
发表于Information Sciences 2023。
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Deep Clustering:A Comprehensive Survey
发表于IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems 2024，深度聚类的综合综述。
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