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公开(公告)号：CN118410367A
公开(公告)日：2024-07-30
申请号：CN202410481267.0
申请日：2024-04-22
Applicant: 东北大学
IPC: G06F18/23213 , G06F18/22 , G06N3/0455 , G16B40/30
Abstract: 本发明提供一种基于高斯混合变分图自编码器的聚类方法，涉及数据处理技术领域。该方法以变分图自编码器为基础框架，并使用高斯混合模型作为变分图自编码器的先验分布，能够发现复杂数据的分布，直接获取低维表示中的聚类信息，从而以端到端的方式实现更好的聚类效果；然后将ZINB模型集成到改进的变分图自编码器中，通过学习高维稀疏数据的均值、离散度和数据丢失的概率，其中数据丢失的概率即真实数据被观测为0的概率，来捕获高维稀疏数据的全局概率结构，得到数据的有效特征表示，具备较高的聚类准确率，实现了较好的模型效果。
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