图对比聚类：融合类别信息与对比学习的优化聚类方法

图对比聚类是一种创新的基于图的聚类方法，它旨在解决传统对比学习在聚类任务中忽视类别信息和聚类目标的问题。传统的对比学习方法，如基本对比聚类，主要关注实例级别的相似性，通过增强样本间的正相关性，将其他样本视为负样本，这可能导致学习的表征对聚类效果不理想。GCC（Graph Contrastive Clustering）框架的提出，旨在改进这一不足。 GCC的核心在于它将注意力从单一的实例级一致性提升到聚类级一致性，即不仅要求同一聚类内的样本及其增强版本相似，还期望不同聚类之间的样本差异明显。为了实现这一目标，GCC引入了图拉普拉斯算子构建的对比损失函数，这种损失鼓励学习更具区分度和聚类友好的特征表示。图拉普拉斯算子在图结构中自然地捕捉了样本之间的关系，使得聚类内的结构紧密，而聚类间的边界清晰。 此外，GCC采用了新的基于图的对比学习策略，通过学习更紧凑的聚类结构，进一步增强了聚类效果。这种方法利用了潜在的类别信息，通过减少类内方差并增大类间方差，优化了聚类性能。这种方法的有效性得到了实验证明，通过在六个常用数据集上的实验，GCC显示出相较于当前最先进的聚类方法，它具有显著的优势。 总结来说，图对比聚类是一项结合了图学习、对比学习和类别信息的创新工作，它通过考虑聚类目标和类别信息，优化了聚类任务中的表征学习，从而在实际应用中取得了更好的聚类效果。该方法的提出为处理大规模带注释数据集的聚类问题提供了一种有效且先进的解决方案。