deep embedded clustering

深度嵌入式聚类 (Deep Embedded Clustering)是一种无监督学习算法，可以对数据进行聚类。它使用神经网络来将数据映射到低维空间中，并通过聚类算法对这些数据进行聚类。其目标是最小化数据点与其所属聚类中心的距离，最大化不同聚类之间的距离。这种方法可以用于图像、文本和其他类型的数据聚类。

相关问题

Improved Deep Embedded Clustering with Local Structure Preservation

C知道: "Improved Deep Embedded Clustering with Local Structure Preservation" 是一篇研究论文的标题。这篇论文提出了一种改进的深度嵌入聚类算法，通过保留本地结构来提高聚类效果。该算法结合了深度学习和聚类算法的思想，旨在解决传统聚类算法对数据分布的假设以及高维数据的聚类困难的问题。论文中介绍了算法的具体原理和实验结果，可以进一步了解该算法的详细内容。

embedded deep learning电子书下载

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