
딥 클러스터링 알고리즘에서 흔히 발생하는 성능 정체 현상인 재클러스터링 장벽을 BRB 알고리즘을 통해 효과적으로 극복할 수 있다.


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센트로이드-기반-딥-클러스터링에서-재클러스터링-장벽을-극복하는-brb-알고리즘


센트로이드 기반 딥 클러스터링에서 재클러스터링 장벽을 극복하는 BRB 알고리즘



본 논문에서는 알 수 없는 수의 클러스터를 가진 데이터에서 딥 러닝을 활용한 클러스터링을 수행할 때, 학습 과정에서 사라지는 클러스터를 활용하여 클러스터 수를 효과적으로 추정하는 UNSEEN 프레임워크를 제안합니다.



알 수 없는 클러스터 수를 위한 딥 클러스터링: 사라지는 클러스터 활용 전략



SHADE는 딥 오토인코더에 밀도 연결성 손실 함수를 통합하여 고차원 데이터에서 임의 형태의 클러스터를 효과적으로 감지하는 새로운 딥 클러스터링 알고리즘입니다.



SHADE: 밀도 기반 딥 클러스터링 알고리즘
