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融合深度学习和聚类分析的自适应图像聚类

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针对卷积神经网络应用于图像分类任务时需要大量有标签数据的问题,提出一种融合卷积神经网络和聚类分析的无监督分类模型,将无监督算法引入深度学习,并将该模型应用到图像分类领域,来弥补现有分类方式的不足.首先对经典卷积神经网络AlexNet从网络结构和模型训练两个方面进行优化;然后利用改进后的自适应快速峰值聚类算法指导聚类过程,该模型在学习整个网络参数的同时对卷积输出的特征进行聚类,这两个过程迭代进行,以达到对图像进行无监督分类的目的;为了验证所提出的无监督图像分类模型的可行性和有效性,选用了四个常用于图像分类领域的数据集分别进行了分类实验,并将结果与近年来在图像无监督分类任务上表现相对优越的几种算法进行了横向对比.结果表明提出的无监督分类模型在不同数据集上均较现有的几种无监督方法有着更出色的表现.
Adaptive Image Clustering Integrating Deep Learning and Clustering Analysis

侯青、杨荣新、张英杰、李伟

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陕西中医药大学 科技处,陕西 咸阳 712046

长安大学 信息工程学院,陕西 西安710064

图像分类 无监督 融合 自适应 AlexNet网络 快速峰值聚类

陕西省自然科学基础研究计划陕西省教育基金

2017SF-32716JK1211

2022

10.3969/j.issn.1673-629X.2022.01.017

计算机技术与发展
陕西省计算机学会

计算机技术与发展

CSTPCD
影响因子：0.621
ISSN：1673-629X
年,卷(期)：2022.32(1)
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