基于局部结构保留的级联子空间深度聚类

高维数据聚类自编码器聚类损失

针对高维数据聚类的问题，许多有效的方法已经被提出，级联的子空间聚类算法CSC就是一种有效的解决法案。但是CSC算法定义的聚类损失可能破坏特征空间，从而取得非代表性的无意义特征，进而损害聚类性能。为了解决这一问题，提出了一种结合自编码器保留数据结构的改进算法。具体地说，使用聚类损失作为引导，分散特征空间数据点，同时采用一种欠完备的自动编码器作为重构损失，约束操作和维护数据生成分布的局部结构。将两者结合，共同优化聚类标签的分配，学习适合聚类的局部结构保留特征。使用自适应矩估计（Adam）和小批量随机梯度下降（mini-batch SGD）两种优化方法调整模型参数。在多个数据集上，使用聚类结果准确率（ACC）、标准互信息（NMI）和调整rand指数（ARI）三个评价指标验证了该算法的有效性和优越性。

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