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摘要
本发明公开了一种联合深度神经网络和成对约束的聚类方法,包括下述步骤：给定包括成对约束的数据集；构建两个相同结构的自编码器网络和一个深度神经网络,两个自编码器网络分别输入数据集中的每一个约束对的两个样本,两个自编码器网络的中间输出的差向量,作为深度神经网络的输入；然后训练自编码器网络和深度神经网络；将两个训练过的自编码网络和深度神经网络结合到聚类算法上,使用聚类算法进行聚类任务。本发明联合深度神经网络和数据间的成对约束,通过自编码网络对输入数据进行降维操作和深度神经网络学习特征,同时重构网络模型的损失函数,有效提高了聚类算法的聚类精度。
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