深度聚类的特征学习与表示优化

# 1. 引言

- 背景介绍
- 深度学习在聚类中的应用
- 目的与意义

# 2. 传统聚类方法回顾

- K-means算法及局限性
- 层次聚类方法概述
- DBSCAN算法简述

# 3. 深度聚类概述

深度学习在聚类中的优势

深度学习方法在聚类任务中展现出许多优势，例如可以自动学习数据的高级特征表示、对大规模数据具有很强的处理能力、能够处理高维数据等。相较于传统的聚类方法，深度学习在聚类任务中往往能够取得更加优秀的性能。

深度聚类方法分类

1. 基于重构的方法：通过自编码器等模型实现数据的重构，从而获取更好的特征表示。
2. 基于判别的方法：通过对数据进行建模并优化一个判别目标，学习出更加有区分性的特征表示。

自编码器在聚类中的应用

自编码器（Autoencoder）是一种无监督学习的神经网络模型，常被用于特征学习和数据重构。在深度聚类中，自编码器可以作为一种特征学习的手段，通过降维和重构数据，学习出更加紧凑而具有区分性的特征表示。同时，自编码器也可以与聚类算法结合，进行端到端的深度聚类任务，从而提高聚类的性能和效果。

# 4. 特征学习与表示优化技术

特征学习是深度聚类中至关重要的一环，它可以帮助算法更好地理解和挖掘数据的内在结构，从而实现更优质的聚类效果。以下是特征学习与表示优化技术的