Mean Shift:基于密度的非参数聚类算法,通过计算每个点到其他点的距离评估密度,找到密度增大的方向以发现聚类。适合处理形状不规则的簇,并能够处理噪声和异常值。应用场景包括图像分割、异常检测等。 OPTICS (Ordering Points To Identify the Clustering Structure):基于密度的聚类算法,
△ 聚类方法的基础与挑战 聚类方法通过相似度量自动标注数据。不同于对比学习或人工设置的前置任务，基于聚类的自监督学习方法根据某种相似度量将训练样本划分为不同的聚类。然而，这种简单的标签分配方式可能导致模型退化。具体来说，聚类方法面临模型退化和梯度主导等问题，需要通过引入启发式方法防止其影响。△ Deep Cl...
论文提出了一种简单高效的图对比学习聚类方法SCGC,SCGC十分轻量,并且和一般的深度图聚类相比,不需要花大量时间去预训练。文章提出了一种新的对比学习数据增强方法,设计了一种新颖的基于邻居节点的对比loss。 1、摘要 近期,对比学习在深度图聚类中受到了广泛关注,因为其表现出了良好的性能。然而,复杂的数据增强...
对比聚类中用红色方框框出来的就是不同于SimCLR的地方,如果去掉红框的内容,那就完全是SimCLR。以往都是在行空间上进行对比学习,CC的创新之处在于引入列空间上的对比学习(矩阵大小为:样本数*聚类个数)。但列空间上的对比学习的损失函数与SimCLR完全一致,没有任何改进。对比学习主要目的是最大化同一实例之间的相似性,...
对比聚类(Contrastive Clustering) Motivation:通过拉近同类型实例在嵌入空间的距离、推远异类型实例距离,实现细粒度的调制模式区分; Instance 表征:对通过置信度过滤的区域,提取特征向量z_k\in\mathbb{R}^d,并 L2 归一化; InfoNCE 损失 $$ L_{\mathrm{cl}} = -\frac{1}{M}\sum_{k=1}^M \log \frac{...
作为一种自监督学习方法,对比学习(Contrastive Learning)由于在表征学习上有效性和在不同领域中的普适性,已经成为了近年来的研究热点之一,这篇文章将介绍对比学习的一个分支——聚类对比学习,涉及到两篇论文:SwAV和PCL。关于对比学习的基本概念这里就不过多介绍了,还不熟悉的同学可以先看一些相关资料。
是指把相似的数据划分到一起,具体划分的时候并不关心这一类的标签,目标就是把相似的数据聚合到一起,聚类是一种无监督学习(Unsupervised Learning)方法。 二、聚类的一般过程 数据准备:特征标准化和降维 特征选择:从最初的特征中选择最有效的特征,并将其存储在向量中 ...
作为一种自监督学习方法,对比学习(Contrastive Learning)由于在表征学习上有效性和在不同领域中的普适性,已经成为了近年来的研究热点之一,这篇文章将介绍对比学习的一个分支——聚类对比学习,涉及到两篇论文:SwAV 和 PCL。关于对比学习的基本概念这里就不过多介绍了,还...
1、用真实值评估聚类(ARI) 1.1 ARI(调整rand指数) 🌺有一些指标可用于评估聚类算法相对于真实聚类的结果,其中最重要的是调整rand指数和归一化互信息。 二者都给出了定量的度量,其最佳值为1,0表示不相关的聚类(虽然ARI可以取负值)。 📐下面我们使用ARI来比较k均值,凝聚聚类和DBSCAN算法。
从对⽐学习(Contrastive Learning)到对⽐聚类(Contrastive Clustering)作者：凯鲁嘎吉 - 博客园 想要了解对⽐聚类，⾸先应该清楚对⽐学习的整个过程。最经典的对⽐学习的⽂章是Hinton团队提出的SimCLR，该⽅法⾸先将⼀个实例(图像)变换成两种不同的增⼴实例(图像)，然后⽤神经⽹络训练得到投影表...