Deep Clustering

Deep Clustering ist eine Clustermethode auf Basis des Deep Learnings, die darauf ausgelegt ist, durch Neuronale Netze hochdimensionale Darstellungen von Daten automatisch zu lernen, um effektivere unüberwachte Clustering-Ergebnisse zu erzielen. Diese Methode optimiert das Netzwerk, um die Ähnlichkeit zwischen verschiedenen Clustern zu minimieren und die Ähnlichkeit innerhalb desselben Clusters zu maximieren, was die Genauigkeit und Robustheit des Clustering verbessert. Deep Clustering hat erheblichen Anwendungswert bei der Verarbeitung multimodaler Daten wie Bilder, Text und Audio. Es deckt effektiv die intrinsische Struktur und Muster der Daten auf und unterstützt die effiziente Analyse und Verständnis komplexer Datensätze.