مروری بر چالش های حاکم بر خوشه بندی عمیق

خوشه بندی یک تکنیک تحلیلی استفاده شده برای گروهبندی دادههای بدون برچسب و استخراج اطلاعات معنی دار است که توسعهچندین الگوریتم خوشه بندی با کاربردهای متنوع را به دنبال داشته است. هدف اصلی از خوشه بندی، یافتن الگوها و تفاوتهای مختلفدر داده ها است. همانطور که داده ها به طور فزایندهای پیچیده و پیچیده می شوند، روش های خوشه بندی کمعمق (سنتی) که نیاز بهویژگی های مشخص دارند، دیگر نمی توانند نوع داده های با ابعاد بالا را مدیریت کنند و برای داده های بدون ساختار مناسب نیستند. درخوشه بندی عمیق، یک مدل شبکه عصبی عمیق برای یادگیری بازنمایی داده ها و یک الگوریتم خوشه بندی برای خوشه بندی داده هااستفاده می شود. اگرچه با استفاده از یادگیری عمیق و خوشه بندی عمیق میتوان به نتایج موفقیت آمیزی دستیافت اما هنوز همچالش هایی در خوشه بندی عمیق وجود دارد که نیازمند راه حل های مناسب هستند. این مقاله به بررسی محدودیت ها و چالش هایموجود در خوشه بندی عمیق می پردازد و در صورت وجود راه حل ها و بهبودهای ممکن را معرفی می کند .

کلیدواژه ها:

یادگیری عمیق ، خوشه بندی عمیق ، یادگیری بازنمایی ، خوشه بندی