深度學習聚類的綜述
1. 什么是深度聚類？
經典聚類即數據通過各種表示學習技術以矢量化形式表示為特征。隨著數據變得越來越復雜和復雜，淺層（傳統(tǒng)）聚類方法已經無法處理高維數據類型。為了解決改問題，深度聚類的概念被提出，即聯(lián)合優(yōu)化表示學習和聚類。
2. 從兩個視角看深度聚類
3. 從聚類模型看深度聚類
3.1 基于K-means的深度聚類
參考：聚類——K-means - 凱魯嘎吉 - 博客園
3.2 基于譜聚類的深度聚類
參考：多視圖子空間聚類/表示學習(Multi-view Subspace Clustering/Representation Learning)?，關于“On the eigenvectors of p-Laplacian”目標函數的優(yōu)化問題?- 凱魯嘎吉 - 博客園
3.3?基于子空間聚類(Subspace Clustering, SC)的深度聚類
參考：深度多視圖子空間聚類，多視圖子空間聚類/表示學習(Multi-view Subspace Clustering/Representation Learning)，字典更新與K-SVD ?- 凱魯嘎吉 - 博客園
3.4?基于高斯混合模型(Gaussian Mixture Model, GMM)的深度聚類
參考：聚類——GMM，基于圖嵌入的高斯混合變分自編碼器的深度聚類(Deep Clustering by Gaussian Mixture Variational Autoencoders with Graph Embedding, DGG)?- 凱魯嘎吉 - 博客園
3.5?基于互信息的深度聚類
參考：COMPLETER: 基于對比預測的缺失視圖聚類方法，Meta-RL——Decoupling Exploration and Exploitation for Meta-Reinforcement Learning without Sacrifices - 凱魯嘎吉 - 博客園
3.6 基于KL的深度聚類
參考：Deep Clustering Algorithms ，關于“Unsupervised Deep Embedding for Clustering Analysis”的優(yōu)化問題，結構深層聚類網絡，具有協(xié)同訓練的深度嵌入多視圖聚類?- 凱魯嘎吉 -博客園
4.?從神經網絡模型看深度聚類
4.1?基于自編碼器(AutoEncoder, AE)的深度聚類
image參考：Deep Clustering Algorithms - 凱魯嘎吉 - 博客園 (DEC, IDEC, DFKM, DCEC)
4.2?基于變分自編碼器(Variational AutoEncoder, VAE)的深度聚類
參考：變分推斷與變分自編碼器，變分深度嵌入(Variational Deep Embedding, VaDE)?，基于圖嵌入的高斯混合變分自編碼器的深度聚類(Deep Clustering by Gaussian Mixture Variational Autoencoders with Graph Embedding, DGG)，元學習——Meta-Amortized Variational Inference and Learning，RL——Deep Reinforcement Learning amidst Continual/Lifelong Structured Non-Stationarity - 凱魯嘎吉 - 博客園
4.3?基于生成對抗網絡(Generative Adversarial Network, GAN)的深度聚類
參考：生成對抗網絡(GAN與W-GAN)?，ClusterGAN: 生成對抗網絡中的潛在空間聚類，雙層優(yōu)化問題：統(tǒng)一GAN，演員-評論員與元學習方法(Bilevel Optimization Problem unifies GAN, Actor-Critic, and Meta-Learning Methods)??- 凱魯嘎吉 - 博客園
4.4?基于孿生網絡(Siamese Neural Network)/對比學習(Contrastive Learning)的深度聚類
參考：從對比學習(Contrastive Learning)到對比聚類(Contrastive Clustering)，COMPLETER: 基于對比預測的缺失視圖聚類方法?- 凱魯嘎吉 - 博客園
4.5?基于圖神經網絡(Graph Neural Network)的深度聚類
作者：凱魯嘎吉
轉載來源：(轉載請保留來源）
http://www.cnblogs.com/kailugaji/
編輯：算法進階
文末，個人推薦一個超贊的關于深度聚類的庫（論文+代碼）：https://github.com/zhoushengisnoob/DeepClustering
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