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模式识别基础：聚类分析_（20）.聚类分析的未来发展趋势.docx

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    聚类分析的未来发展趋势

    1.聚类算法的改进与优化

    1.1基于深度学习的聚类算法

    随着深度学习技术的飞速发展，基于深度学习的聚类算法逐渐成为研究热点。这些算法通过深度神经网络自动学习数据的高维特征表示，从而提高聚类的准确性和鲁棒性。其中，深度嵌入聚类（DeepEmbeddedClustering,DEC）和自编码器（Autoencoder）是两个典型的方法。

    深度嵌入聚类（DEC）

    深度嵌入聚类是一种结合了深度学习和传统聚类算法的方法。它通过自编码器学习数据的低维嵌入表示，然后在这些嵌入表示上应用传统的聚类算法（如K-means）。

    原理：1.

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