朝着学习K均值友好的深度潜在表示的方向

本研究解决了在高维数据输入（如图像）情况下，传统基于中心的聚类方法面临的困难。提出了一种新颖的方法，通过交替学习聚类友好的数据表示和基于K均值的聚类中心，实验结果表明该方法在基准数据集上的性能优于以往方法。