مروری بر چالش های حاکم بر خوشه بندی عمیق

خوشه‌بندی یک تکنیک تحلیلی استفاده‌شده برای گروه‌بندی داده‌های بدون برچسب و استخراج اطلاعات معنی‌دار است که توسعه چندین الگوریتم خوشه‌بندی با کاربردهای متنوع را به دنبال داشته است. هدف اصلی از خوشه‌بندی، یافتن الگوها و تفاوت‌های مختلف در داده‌ها است. همان‌طور که داده‌ها به طور فزاینده‌ای پیچیده و پیچیده می‌شوند، روش‌های خوشه‌بندی کم‌عمق (سنتی) که نیاز به ویژگی‌های مشخص دارند، دیگر نمی‌توانند نوع داده‌های با ابعاد بالا را مدیریت کنند و برای داده‌های بدون ساختار مناسب نیستند. در خوشه‌بندی عمیق، یک مدل شبکه عصبی عمیق برای یادگیری بازنمایی داده‌ها و یک الگوریتم خوشه‌بندی برای خوشه‌بندی داده‌ها استفاده می‌شود. اگرچه با استفاده از یادگیری عمیق و خوشه‌بندی عمیق می‌توان به نتایج موفقیت‌آمیزی دست‌یافت اما هنوز هم چالش‌هایی در خوشه‌بندی عمیق وجود دارد که نیازمند راه‌حل‌های مناسب هستند. این مقاله به بررسی محدودیت‌ها و چالش‌های موجود در خوشه‌بندی عمیق می‌پردازد و در صورت وجود راه‌حل‌ها و بهبودهای ممکن را معرفی می‌کند.

an overview of deep learning challenges

clustering is used as an analytic technique to group unlabeled data and extract significant information; it develops several clustering algorithms with various applications. the main purpose of clustering is to find patterns and variant differences between data. due to the increasing data expansion complexity, traditional or shallow clustering methods which require specific features are unable to handle high-dimensional data and also, they are not suitable for unstructured data. deep clustering uses a deep neural network model to learning representation data and a clustering algorithm for clustering the data. although by using deep learning and deep clustering desired results can be achieved, there are still challenges involved in deep clustering that require appropriate solutions. this article examines the limitations and challenges of deep clustering to introduce possible and improvable solutions.