论文解读（IDEC）《Improved Deep Embedded Clustering with Local Structure Preservation》

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Abstract

　　本文解决的问题：先前根据不同情况设计聚类损失函数的工作可能破坏了特征空间，产生无意义的特征表示从而降低了聚类性能。

 　　本文解决的思路：

• • 使用聚类损失函数指导代表特征空间的 points 分布；
  • 采用 under-complete autoencoder 维护数据的局部结构；
  • 联合 聚类损失 和 AE 损失 来训练。

　　IDEC 既可以很好的实现聚类任务，还可以学到能保持局部结构的表示（Representation）。