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引言在过去的几年中，深度学习已经在许多领域取得显著进展，包括图像聚类。图像聚类是一种无监督学习方法，其目标是将相似的图像分组。许多传统的聚类方法，如K-m...

引言在过去的几年中，深度学习已经在许多领域取得显著进展，包括图像聚类。图像聚类是一种无监督学习方法，其目标是将相似的图像分组。许多传统的聚类方法，如K-means和谱聚类，已经不再适用于这个任务，因为它们不能充分利用图像的深层次特征。近年来，深度聚类方法，特别是基于卷积神经网络（CNN）的方法，已被广泛应用于图像聚类。这些方法主要分为两类：有监督学习和无监督学习。有监督的方法需要带标签的数据进行训练，而无监督的方法则不需要。无监督的方法通常使用自编码器或变分自编码器进行训练，以便从数据中学习有用的特征。在本文中，我们提出了一种基于簇引导的对比图聚类网络（Contrastive Clustering Network，CCN），这是一种无监督的深度学习方法。该方法使用对比学习来学习图像特征表示，并使用聚类算法进行图像聚类。基于簇引导的对比图聚类网络网络结构CCN由两个主要部分组成：一个特征提取网络和一个对比学习网络。特征提取网络用于从输入图像中提取高级特征，而对比学习网络则用于学习特征的对比表示。我们使用一个预训练的CNN（例如ResNet-18或VGG16）作为特征提取网络。该网络将输入图像转化为一个高维特征向量。为了减少计算量，我们使用全连接层将特征向量的维度降至适当的维度。对比学习网络由两个主要部分组成：一个对比损失函数和一个聚类算法。对比损失函数我们使用对比损失函数来学习特征表示。该函数计算每个图像与其“硬负样本”（hardest negative）之间的距离。硬负样本是和当前图像最不匹配的样本。我们使用一个三元组损失函数，该函数通过最小化正样本对（同簇）之间的距离和最大化负样本对（异簇）之间的距离来学习特征表示聚类算法一旦我们有了学习的特征表示，就可以使用任何聚类算法进行聚类。我们使用K-means作为我们的聚类算法，但其他的算法，如谱聚类或层次聚类也可以使用训练过程在训练过程中，我们首先使用特征提取网络将输入图像转化为特征向量。然后，我们计算每个图像与其硬负样本之间的距离，并使用三元组损失函数更新网络的权重。最后，我们使用聚类算法对所有图像的特性进行聚类。这个过程一直重复进行，直到达到最佳的性能指标（例如，轮廓系数或Davies-Bouldin指数）。实验结果我们在几个标准的图像数据集上对CCN进行了评估，包括MNIST、CIFAR-10和ImageNet。实验结果表明，CCN在无监督图像聚类方面表现优于其他方法，如自编码器和传统的聚类算法。此外，我们还展示了一些使用CCN聚类的实例，以说明其性能。结论本文提出了一种基于簇引导的对比图聚类网络（CCN），这是一种无监督深度学习方法，适用于图像聚类任务。该方法通过对比学习来学习图像特征表示，并使用聚类算法进行图像聚类。实验结果表明，CCN在无监督图像聚类方面具有显著优势，优于其他方法。未来研究方向可以包括改进的特征提取网络、更有效的对比损失函数和更先进的聚类算法。