# 深度学习图像聚类入门指南
作为一名刚入行的小白，了解深度学习在图像聚类中的应用是一个挑战，但通过系统的学习和实践，你可以掌握这一领域的核心概念。本文将逐步引导你完成图像聚类的实现过程。
## 流程概述
我们将深度学习图像聚类的实现过程分为以下几个主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
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【社区发现/图聚类算法】ppSCAN：Parallelizing Pruning-based Graph Structural Clustering一、论文地址：二、摘要：三、问题阐述：四、基础算法：五、分析和讨论：5.1 性能瓶颈：5.2 并行化的挑战：六、并行化算法：6.1 优化方法：6.2 程序伪代码：Role Computing：Core and Non-Core Clustering：
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2024-05-20 10:41:44
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文章目录图像聚类算法一、分类与聚类1.1 分类1.2 聚类二、聚类常见的算法2.1 原型聚类2.1.1 K-means聚类算法的分析流程：2.1.2 K-Means聚类与图像处理2.2 层次聚类2.1 凝聚层次聚类的流程2.3 密度聚类（DBSCAN） 图像聚类算法一、分类与聚类1.1 分类 分类其实是从特定的数据中挖掘模式，作出判断的过程。分类学习的主要过程： （1）训练数据集存在一个类标记
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2023-12-15 15:14:06
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第六章 图像聚类6.1 K-Means聚类6.1.1 SciPy聚类包6.1.2 图像聚类6.1.3 在主成分上可视化图像6.1.4 像素聚类6.2 层次聚类6.2.1 图像聚类6.3 谱聚类这一章会介绍几种聚类方法，并就怎么使用它们对图像进行聚类找出相似的图像组进行说明。聚类可以用于识别，划分图像数据集、组织导航等。同时，我们也会用聚类相似的图像进行可视化。6.1 K-Means聚类K-mea
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2023-10-06 20:28:55
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# 图像聚类与深度学习算法
近年来，图像聚类在计算机视觉领域得到了广泛关注。与传统的图像分类不同，聚类的目标是将相似的图像归为一组，而无需事先定义类别。通过深度学习算法，图像聚类的效果得到了显著提升。本文将介绍图像聚类的基本概念，以及如何使用深度学习算法实现图像聚类，最后附带代码示例。
## 图像聚类的基本概念
图像聚类是无监督学习的一种形式，常用于图像检索、推荐系统和数据分析等领域。其核心
机器学习之聚类基于划分的聚类K均值算法k均值++算法注意k-medoids算法k-prototype算法基于层次的聚类BIRCH算法CURE算法基于密度聚类DBSCAN算法[参考百度百科]DENCLUE算法基于网格的聚类（STING、CLIQUE ）基于模型的聚类基于概率模型的聚类基于神经网络模型的聚类 基于划分的聚类通过将对象划分为互斥的簇进行聚类， 每个对象属于且仅属于一个簇，划分结果旨在使
9.1聚类分析的经典应用场景目标用户群体分类不同产品的价值组合探测、发现孤立点、异常值9.2主要聚类算法的分类9.3聚类分析在实践应用中的重点注意事项数据化运营中聚类算法主要是K-Means算法，但其对噪声和异常值非常敏感（K-Means算法用的是平均值来聚类）9.3.1针对数据噪声和异常值的处理直接删除那些比任何数据点都要远离聚类中心点的异常值随机抽样规避数据噪声的影响9.3.2数据标准化数据标
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2023-10-05 10:15:01
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参考文献：简介经典聚类即数据通过各种表示学习技术以矢量化形式表示为特征。随着数据变得越来越复杂和复杂，浅层（传统）聚类方法已经无法处理高维数据类型。结合深度学习优势的一种直接方法是首先学习深度表示，然后再将其输入浅层聚类方法。但是这有两个缺点：i）表示不是直接学习聚类，这限制了聚类性能； ii) 聚类依赖于复杂而不是线性的实例之间的关系； iii）聚类和表示学习相互依赖，应该相互增强。为了解决改问
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2024-01-30 20:26:58
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1 K-均值聚类算法的基本思想 K-均值聚类算法是著名的划分聚类分割方法。划分方法的基本思想是：给定一个有N个元组或者纪录的数据集，分裂法将构造K个分组，每一个分组就代表一个聚类，K<N。而且这K个分组满足下列条件：（1） 每一个分组至少包含一个数据纪录；（2）每一个数据纪录属于且仅属于一个分组；对于给定的K，算法首先给出一个初始的分组方法，以后通过反复迭
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2024-08-24 19:39:12
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聚类算法大杂烩1. 思维导图2. 基本概念和使用场景2.1 什么是“聚类”？2.2 聚类的使用2.3 性能度量（有效性指标）2.3.1 外部指标衡量法2.3.1.1 簇内结果的衡量标准样本间距离的计算样本间聚类结果的衡量标准2.3.1.2 簇间的衡量标准簇间距离的计算簇间聚类结果的衡量标准2.3.1.3 距离的计算对于函数 dist，满足四个性质：计算公式：3. 聚类算法3.1 原型聚类3.1.
# 深度学习聚类任务
聚类是无监督学习中的一项重要技术，旨在将数据集划分为若干组，使得同一组内的数据点相似度尽可能高，而不同组的数据点相似度尽可能低。在深度学习的背景下，聚类任务的复杂性和效果得到了显著提升。本文将探讨深度学习聚类的基本概念，并通过示例代码进行实操，帮助读者深入理解这一主题。
## 什么是深度学习聚类？
深度学习聚类结合了深度学习的强大特征提取能力与传统聚类算法的有效性。通过
深度聚类方法之对比聚类(Contrastive Clustering,CC)1.参考文献《Contrastive Clustering》2.深度聚类方法深度聚类方法大致分为以下几类：①分阶段：使用深度网络进行对比学习or自动编码器完成表征学习(目的：把同类样本集中到一起，拉开不同类样本的聚类)，然后使用聚类模型把不同簇的样本进行归类，并且使用后续赋值对深度网络进行更新。这种交替学习方法在表征学习和
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2024-05-29 07:16:38
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# 深度学习聚类实现指南
在深度学习领域，聚类是一种非常有用的技术，它可以将数据分组，帮助我们识别潜在的模式或异常。在本文中，我将引导你如何使用Python和深度学习来实现聚类。本文将分为几个关键步骤，每个步骤都将包括具体的代码示例和注释，以便你更好地理解。
## 流程概述
以下是实现深度学习聚类的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
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| 1 | 导入必
原创
2024-09-16 05:14:43
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1.1 聚类聚类（clustering）是一种典型的“无监督学习”，是把物理对象或抽象对象的集合分组为由彼此类似的对象组成的多个类的分析过程。聚类这种行为我们不要觉得很神秘，也不要觉得这个东西是机器学习所独有的，恰恰相反，聚类的行为本源还是人自身。我们学习的所有的数据挖掘或者机器学习的算法或者思想的来源都是人类自己的思考方式，只不过我们把它教给机器代劳，让机器成为我们肢体和能力的延伸，而不是让它们
Clustering by Fast Search and Find of Density Peaks(CFDP) - 发表于2014 science期刊聚类算法，作为机器学习里常用的一种无监督方法，一直以来都受到很大的关注。聚类算法，是希望把同一类的样本或者样本聚到一起，比如说常见的图像分类，我们希望猫的图片能聚到一起，狗的图片能聚到一起，不希望猫和狗的图片混在一起。经典的聚类算法K
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2024-06-21 12:43:52
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SLIC算法是simple linear iterative cluster的简称，该算法用来生成超像素（superpixel）。基本思想算法大致思想是这样的，将图像从RGB颜色空间转换到CIE-Lab颜色空间，对应每个像素的（L，a，b）颜色值和（x，y）坐标组成一个5维向量V[L,a,b,x,y],两个像素的相似性即可由它们的向量距离来度量，距离越大，相似性越小。算法首先生成K个种子点，然后在
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2023-12-07 06:56:04
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聚类和分类区别 聚类和分类的本质区别就是：聚类是无监督的，分类是有监督的； 聚类主要是"物以类聚"，通过相似性把相似元素聚集在一起，它没有标签；而分类通 过标签来训练得到一个模型，对新数据集进行预测的过程，其数据存在标签。分类分类学习主要过程： （1）训练数据集存在一个类标记号，判断它是正向数据集（起积极作用，不垃圾邮件）， 还是负向数据集（起抑制作用，垃圾邮件）； （2）然后需要对数据集进
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2024-01-06 08:50:53
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常见的聚类算法有：kmeans、fuzzy c-means、EM、hierarchical clustering、graph theoretic、self organizing map参考文章：A Review on Image Segmentation Clustering Algorithms其中LZ对Kmeans和EM比较熟悉，图论和自组织映射相关的资料比较少，主要学习下模糊C均值聚类和层次
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2024-05-20 10:31:47
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# 深度学习中的聚类与超像素技术
深度学习作为当今人工智能领域的重要组成部分，其应用范围已涵盖计算机视觉、自然语言处理等诸多领域。聚类和超像素作为图像处理和分析中的关键技术，能够帮助我们更好地理解和操作图像数据。本文将探讨深度学习中聚类与超像素的基本概念及其结合应用，并给出相关的代码示例。
## 聚类算法概述
聚类是一种无监督学习方法，其目的在于将数据集中的样本分组，每一组内部的样本彼此相似
聚类：在无监督学习中，训练样本的标记信息是未知的，目标是通过对无标记训练样本的学习来揭示数据的内在性质及规律，为进一步的数据分析提供基础。聚类试图将数据集中的样本划分为若干个通常是不相交的子集。每个子集称为一个“簇”。性能度量：聚类性能度量也称聚类“有效性指标”。与监督学习中的性能度量作用相似。要求“簇内相似度高”，“簇外相似度低”。聚类性能度量大致有两大类：一类是将聚类结果与某个“参考模型”进行
