論文の概要: A Survey on Deep Clustering: From the Prior Perspective

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.19602v1
• Date: Fri, 28 Jun 2024 02:18:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-01 18:00:20.173517
• Title: A Survey on Deep Clustering: From the Prior Perspective
• Title（参考訳）: 深層クラスタリングに関する調査--先見的視点から
• Authors: Yiding Lu, Haobin Li, Yunfan Li, Yijie Lin, Xi Peng,
• Abstract要約: この調査は、6種類の事前知識に分類することで、ディープクラスタリング手法の包括的なレビューを提供する。 広範に使われている5つのデータセットのベンチマークを提供し、様々な先行する手法のパフォーマンスを分析する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.628838389364864
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Facilitated by the powerful feature extraction ability of neural networks, deep clustering has achieved great success in analyzing high-dimensional and complex real-world data. The performance of deep clustering methods is affected by various factors such as network structures and learning objectives. However, as pointed out in this survey, the essence of deep clustering lies in the incorporation and utilization of prior knowledge, which is largely ignored by existing works. From pioneering deep clustering methods based on data structure assumptions to recent contrastive clustering methods based on data augmentation invariances, the development of deep clustering intrinsically corresponds to the evolution of prior knowledge. In this survey, we provide a comprehensive review of deep clustering methods by categorizing them into six types of prior knowledge. We find that in general the prior innovation follows two trends, namely, i) from mining to constructing, and ii) from internal to external. Besides, we provide a benchmark on five widely-used datasets and analyze the performance of methods with diverse priors. By providing a novel prior knowledge perspective, we hope this survey could provide some novel insights and inspire future research in the deep clustering community.
• Abstract（参考訳）: ニューラルネットワークの強力な特徴抽出能力によって実現されたディープクラスタリングは、高次元および複雑な実世界のデータを分析する上で大きな成功を収めた。 深層クラスタリング手法の性能は,ネットワーク構造や学習目標など,さまざまな要因に影響される。 しかし、本調査で指摘されているように、深層クラスタリングの本質は、従来の知識の取り込みと活用にある。 データ構造仮定に基づくディープクラスタリング手法の先駆的な開発から、データ拡張不変性に基づく最近のコントラストクラスタリング手法に至るまで、ディープクラスタリングの開発は本質的に、過去の知識の進化と一致する。 本稿では,これらを6種類の事前知識に分類することで,深層クラスタリング手法の総合的なレビューを行う。 一般的に、以前のイノベーションは2つのトレンド、すなわち2つのトレンドに従っている。 一 鉱業から建設まで、及び ii) 内部から外部へ さらに、広く使われている5つのデータセットのベンチマークを提供し、様々な先行してメソッドのパフォーマンスを分析する。 新たな事前知識の視点を提供することで、この調査がいくつかの新しい洞察を与え、深層クラスタリングコミュニティにおける将来の研究を刺激することを期待します。

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