Git-Hub中无监督分类图片的程序讲解

Github上有很多无监督分类图片的程序，这里我为您介绍一个常用的程序——DeepCluster。

DeepCluster是Facebook AI Research（FAIR）开发的一种无监督的图像分类算法，它可以在没有人工标注的情况下自动对图像进行分类。DeepCluster基于聚类算法，通过将相似的图像聚在一起来构建类别。其算法的核心思想是通过对图像进行无放回的采样，生成一个小型的无标签数据集，然后使用无监督的聚类算法将这些图像聚集成一组，从而得到一些潜在的类别。

下面是使用DeepCluster进行无监督分类的步骤：

1. 准备数据集
将需要分类的图像放到一个文件夹中，并组织成以下格式：

data/
    class1/
        img1.jpg
        img2.jpg
        ...
    class2/
        img1.jpg
        img2.jpg
        ...
    ...

2. 预处理数据集
使用预训练的卷积神经网络（CNN）提取图像特征，并将特征保存在磁盘上以便聚类使用。可以使用PyTorch或TensorFlow等深度学习框架来实现此步骤。

3. 生成聚类数据集
使用k-means或其他聚类算法对特征进行聚类，并将每个数据点分配到相应的聚类中心。然后将每个聚类中心的特征保存到磁盘上，作为聚类数据集。

4. 微调聚类数据集
使用聚类数据集来微调CNN模型，以便更好地适应数据分布。这一步可以使用有标签的数据集进行监督学习，也可以使用无标签数据集进行自监督学习。

5. 将新图像分类
使用微调后的CNN模型提取新图像的特征，并使用之前生成的聚类数据集对其进行聚类，从而得到每个图像的类别。

以上就是使用DeepCluster进行无监督分类的基本步骤。需要注意的是，这个过程中需要进行大量的数据预处理和模型微调，需要一定的深度学习知识和编程经验。