Deep Clustering

Deep Clustering是一种基于深度学习的聚类方法，旨在通过神经网络自动学习数据的高维表示，以实现更有效的无监督聚类。该方法通过优化网络以最小化不同簇之间的相似性和最大化同一簇内的相似性，从而提高聚类的准确性和鲁棒性。Deep Clustering在图像、文本和音频等多模态数据处理中具有重要应用价值，能够有效挖掘数据的内在结构和模式，支持复杂数据集的高效分析与理解。