ディープクラスタリングと関連アルゴリズムのレビュー

ディープ クラスタリングは、ディープ ラーニング モデルとクラスタリング アルゴリズムを組み合わせて、データから特徴を自動的に学習し、データを類似の特性を持つカテゴリにグループ化する方法です。従来のクラスタリング アルゴリズムと比較して、ディープ クラスタリングは高次元、非線形、複雑なデータを効果的に処理でき、表現力と精度が優れています。深層学習モデルを通じて、深層クラスタリングはデータの抽象表現を学習し、データの本質的な構造と類似性をより適切に捕捉できます。この方法の利点は、データの特性を手動で定義することなく自動的に学習できるため、人的要因の干渉が軽減されることです。ディープ クラスタリングは、コンピュータ ビジョン、自然言語処理、推奨システムなど、多くの分野で幅広い用途があります。

ディープ クラスタリングの中心となるアイデアは、ディープ ラーニング モデルを使用してデータの次元を低次元表現に削減し、低次元空間でクラスタリングを実行することです。主な手順には、データの前処理、深層学習モデルの構築、低次元表現を取得するためのモデルのトレーニング、およびクラスタリングのためのクラスタリング アルゴリズムの適用が含まれます。

1) 深層学習モデルを確立する: オートエンコーダー、変分オートエンコーダー、敵対的生成ネットワークなど、問題に適した深層学習モデルを選択します。

2) 特徴抽出: 深層学習モデルを使用して元のデータから特徴を抽出し、高次元データの次元を低次元表現に削減します。

3) クラスター分析: クラスター分析は低次元空間で実行され、データを同様の特性を持つカテゴリーにグループ化します。

4) 逆伝播: クラスタリングの結果に基づいて、逆伝播アルゴリズムを使用して深層学習モデルを更新し、クラスタリングの精度を向上させます。

2. ディープ クラスタリング アルゴリズム

1) オートエンコーダー クラスタリング

オート エンコーダー クラスタリングは、深層学習に基づく教師なしクラスタリング アルゴリズム。データの低次元表現を学習することでクラスタリングを実現します。オートエンコーダー クラスタリングの基本的な考え方は、エンコーダーを通じて高次元の入力データを低次元空間にマッピングし、デコーダーを通じて低次元データを元のデータに再構築することです。アルゴリズムの手順は次のとおりです:

1. エンコーダーとデコーダーを含むオートエンコーダーの構造を定義し、エンコーダーは入力データを低次元空間にマッピングします。 、デコーダは入力データを低次元空間にマッピングし、次元データを元のデータに再構築します。

2. 再構成エラー、つまり元のデータと再構成されたデータの差を最小限に抑えることを目的として、教師なし学習アルゴリズムを使用してオートエンコーダーをトレーニングします。

3. エンコーダーを使用して元のデータを低次元空間にマッピングし、クラスタリング アルゴリズムを使用して低次元データをクラスタリングして、最終的なクラスタリング結果を取得します。

2) ディープ エンベディング クラスタリング

ディープ エンベディング クラスタリングは、深層学習に基づく教師なしクラスタリング アルゴリズムであり、データの埋め込み表現を学習して達成します。クラスタリング。ディープ エンベディング クラスタリングの基本的な考え方は、多層非線形変換を通じて元のデータを低次元の埋め込み空間にマッピングし、クラスタリング アルゴリズムを使用して埋め込み空間内のデータをクラスタリングすることです。アルゴリズムの手順は次のとおりです:

1. 複数の非線形変換層と埋め込み層を含むディープ エンベディング ネットワークの構造を定義します。非線形変換層は元の変換層をマッピングします。学習によるデータ 低次元の埋め込み空間に対して、埋め込み層を使用して埋め込み空間内のデータをクラスタリングします。

2. 教師なし学習アルゴリズムを使用して深い埋め込みネットワークをトレーニングし、埋め込み空間内のデータ ポイント間の距離を最小限に抑えながら、異なるクラスター間の距離をできるだけ大きくすることを目標とします。可能。

3. 埋め込み層を使用して元のデータを低次元の埋め込み空間にマッピングし、クラスタリング アルゴリズムを使用して埋め込み空間内のデータをクラスタリングして、最終的なクラスタリング結果を取得します。 。

3) スペクトル クラスタリング

スペクトル クラスタリングは、グラフ理論に基づいたクラスタリング アルゴリズムであり、データ ポイントをグラフ内のグラフ ノードとして扱います。それらの類似度をグラフのエッジの重みとみなし、スペクトル分解を使用してグラフを分割します。スペクトル クラスタリングの基本的な考え方は、データ ポイントを低次元の特徴空間にマッピングし、特徴空間内のデータ ポイントをクラスタリングすることです。このアルゴリズムの手順は次のとおりです:

1. データ ポイント間の類似度行列を構築します。一般的に使用される類似度の尺度には、ユークリッド距離、コサイン類似度などが含まれます。

2. 次数行列と隣接行列の差を含むラプラシアン行列を構築します。

3. ラプラシアン行列に対してスペクトル分解を実行して、固有ベクトルと固有値を取得します。

4. 上位 k 個の特徴ベクトルを選択し、データ ポイントを低次元特徴空間に投影します。

5. クラスタリング アルゴリズムを使用して特徴空間内のデータ ポイントをクラスタリングし、最終的なクラスタリング結果を取得します。

4) 階層的クラスタリング

階層的クラスタリングは、データ ポイントをレイヤーごとに分割して変換する、ツリー構造に基づくクラスタリング アルゴリズムです。異なるクラスター。階層的クラスタリングの基本的な考え方は、各データ ポイントを初期クラスターとみなして、最終的に大きなクラスターまたは指定された数のクラスターが得られるまで、最も類似性の高いクラスターを継続的にマージし続けることです。階層的クラスタリングの手順は次のとおりです:

1. データ ポイント間の類似性行列を計算します。一般的に使用される類似性の尺度には、ユークリッド距離、コサイン類似度などが含まれます。

2. 各データ ポイントを初期クラスターとして扱います。

3. 各クラスター間の類似性を計算します。一般的に使用される類似性の尺度には、単一リンク、完全なリンク、平均リンクなどが含まれます。

4. 最終的に大きなクラスターまたは指定された数のクラスターが得られるまで、類似性が最も高いクラスターを継続的にマージします。

5) 敵対的生成ネットワーク クラスタリング

敵対的生成ネットワーク クラスタリングは、敵対的生成ネットワーク (GAN) に基づくクラスタリング アルゴリズムであり、クラスタリングを実装します。ジェネレーターとディスクリミネーターの敵対的学習を通じて。敵対的生成ネットワーク クラスタリングの基本的な考え方は、データ ポイントをジェネレーターの入力と見なし、ジェネレーターを通じて低次元の埋め込みベクトルを生成し、識別子を使用して埋め込みベクトルをクラスター化することです。アルゴリズムのステップは次のとおりです:

1. ジェネレーターとディスクリミネーターの構造を定義し、ジェネレーターは高次元の入力データを低次元の埋め込みベクトルにマッピングします。識別子は、埋め込みベクトルをクラスター化するために使用されます。

2. 教師なし学習アルゴリズムを使用してジェネレーターとディスクリミネーターをトレーニングします。目標は、ジェネレーターによって生成された埋め込みベクトルを実際の低次元ベクトルにできるだけ近づけることです。埋め込みベクトルを正確にクラスタリングする弁別機能を作成します。

3. ジェネレーターを使用して元のデータを低次元の埋め込み空間にマッピングし、クラスタリング アルゴリズムを使用して埋め込み空間内のデータをクラスタリングして、最終的なクラスタリング結果を取得します。

#6) ディープ クラスタリング ネットワーク

ディープ クラスタリング ネットワークは、深層学習に基づく教師なしクラスタリング アルゴリズムです。クラスタリングを実装するためにエンコーダとクラスタラーをトレーニングします。 。ディープ クラスタリング ネットワークの基本的な考え方は、エンコーダを通じて元のデータを低次元の埋め込み空間にエンコードし、次にクラスタラーを使用して埋め込み空間内のデータをクラスタリングすることです。アルゴリズムの手順は次のとおりです:

1. エンコーダーとクラスタラーを含むディープ クラスタリング ネットワークの構造を定義します。エンコーダーは元のデータを低レベルのデータにマッピングします。次元埋め込み空間では、埋め込み空間内のデータをクラスタリングするためにクラスタラーが使用されます。

2. クラスタリング クラスタリング エラーを最小限に抑えながら、埋め込み空間内のデータ ポイント間の距離を最小限に抑えることを目標に、教師なし学習アルゴリズムを使用してディープ クラスタリング ネットワークを共同トレーニングします。

3. エンコーダーを使用して元のデータを低次元の埋め込み空間にマッピングし、クラスタラーを使用して埋め込み空間内のデータをクラスター化し、最終的なクラスタリング結果を取得します。

7) ディープ アンサンブル クラスタリング

ディープ アンサンブル クラスタリングは、深層学習とアンサンブル学習に基づいたクラスタリング アルゴリズムです。複数のクラスタリング モデルを統合して、クラスタリングを改善します。クラスタリングの精度。ディープ アンサンブル クラスタリングの基本的な考え方は、複数のディープ クラスタリング モデルをトレーニングし、それらのクラスタリング結果を統合することで、より堅牢で正確なクラスタリング結果を取得することです。アルゴリズムの手順は次のとおりです:

1. エンコーダー、クラスタラー、オプティマイザーなどを含む複数のディープ クラスタリング モデルの構造とハイパーパラメーターを定義します。

2. 教師あり学習アルゴリズムまたは教師なし学習アルゴリズムを使用して、クラスタリング エラーを最小限に抑えることを目的として複数のディープ クラスタリング モデルをトレーニングします。

3. 複数のディープ クラスタリング モデルのクラスタリング結果を統合します。一般的に使用される統合方法には、投票、加重平均、集計などが含まれます。

4. 統合されたクラスタリング結果を評価および分析し、最適なクラスタリング結果を最終結果として選択します。

8) 適応クラスタリング ネットワーク

適応クラスタリング ネットワークは、深層学習と適応学習に基づいたクラスタリング アルゴリズムであり、環境の変化に適応します。クラスタラーのパラメータを継続的に調整することで、データの分散とクラスタリングの構造を調整します。適応クラスタリング ネットワークの基本的な考え方は、クラスタラーをトレーニングすることでデータ分布の変化に適応し、同時にクラスタリング構造の変化に応じてクラスターラーのパラメーターを適応的に調整することです。アルゴリズムの手順は次のとおりです:

1. エンコーダ、クラスタラー、適応調整モジュールなどを含む適応クラスタリング ネットワークの構造を定義します。

2. 教師なし学習アルゴリズムを使用して、適応クラスタリング ネットワークをトレーニングします。目標は、クラスタリング エラーを最小限に抑え、適応調整モジュールを通じてクラスタラーのパラメーターを継続的に調整することです。

3. 実際のアプリケーションでは、適応クラスタリング ネットワークは継続的に新しいデータを受信し、データ分布とクラスタリング構造の変化に応じてクラスタラーのパラメータを適応的に調整することで、適応クラスタリングを実装します。

9) 密度ベースのディープ クラスタリング

密度ベースのディープ クラスタリングは、データ密度の計算を使用する密度ベースのクラスタリング アルゴリズムです。クラスタリングを実装するためのポイント。密度ベースのディープクラスタリングの基本的な考え方は、データ点を密度分布のサンプル点とみなして、サンプル点間の距離と密度を計算することでクラスタリングを実装することです。アルゴリズムの手順は次のとおりです:

#1. 各データ ポイントの密度と局所密度を計算します。

2. 密度しきい値を選択し、しきい値よりも低い密度を持つデータ ポイントをノイズ ポイントとして使用します。

3. 近傍半径を選択し、しきい値より高い密度を持つデータ ポイントをコア ポイントとみなし、コア ポイントから近傍内のデータ ポイントを直接密度到達可能ポイントとみなします。

4. 直接の密度到達可能点を接続してクラスターを形成し、残りの密度到達可能点を対応するクラスターに分割します。

5. クラスタリングからノイズ ポイントを除外します。

上記は、いくつかの一般的なディープ クラスタリング アルゴリズムとその基本的な考え方と手順です。それぞれに異なる特性と適用範囲があります。実際の状況に応じて、クラスター分析に適切なアルゴリズムを選択できます。

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