cluster assignments | BriefGPT

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可解释的序列聚类
提出了一种名为 Interpretable Sequence Clustering Tree（ISCT）的方法，该方法将顺序模式与简明易懂的树状结构相结合，以解决分类序列聚类中的解释性问题。ISCT 利用 k-1 模式生成 k 个叶节点，对
PDF10 months ago
对比聚类分配的深度多视图聚类
本文提出了一种跨视角对比学习（CVCL）方法，该方法利用深度自编码器将视角相关特征提取出来，通过对多个视角下的聚类结果对比来学习视角不变性表示，并利用聚类级别的 CVCL 策略在微调阶段来探索多个视图之间的一致语义标签信息，从而能够产生更有
PDFa year ago
EMNLP观察邻居：一种统一的 K 最近邻对比学习框架用于 OOD 意图发现
本文提出了一种 K 最近邻对比学习框架，用于在任务导向式对话系统中发现 OOI，它具有两个阶段：IND 预训练和 OOD 聚类。实验结果表明，该方法在三个基准数据集上取得了超越现有技术的显着改进。
PDF2 years ago
对比聚类
本文提出一种名为对比聚类 (Contrastive Clustering,CC) 的在线聚类方法，该方法实现了实例级和簇级对比学习，通过最大化正样本对的相似度和最小化负样本对的相似度，在特征空间中分别进行行级和列级的对比学习，同时优化实例级
PDF4 years ago
带 Nystrom 近似的可扩展核 K-means 聚类：相对误差界限
通过将线性 k - 均值聚类应用于使用称为等级限制的 Nyström 近似构造的 {k/epsilon}(1+o (1)) 特征，本文分析了该范例应用于核 k - 均值聚类，并表明相对于不使用 Nyström 方法提供的保证，计算出的群集分
PDF7 years ago