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0. 写在前面

• 这篇文章发表在2016年，算是比较早的文章，但很值得去看，算法深度无监督聚类的一个经典文章，本博客从模型、LOSS来讲，实验部分不着重讲。

1. 摘要

摘要部分，作者主要告诉我们

DEC模型的聚类不是从数据本身来聚类，而是学习到数据到隐空间的映射，然后设置了聚类优化目标来学习隐空间的聚类

，该模型不是生成模型，类似于K-means，选取了聚类中心，然后让数据自动逼近自己所属的聚类中心。

2. 介绍

这部分主要讲明该模型的三大贡献

（a）深度嵌入和聚类的联合优化;

（b）通过软分配进行新颖的迭代改进;

（c）得出聚类精度和速度方面最先进的聚类结果；

3. 相关工作

这部分不太重要，略读

4. DEC模型

• 作者对模型行的
  
  训练分为两个部分
  
  
  1.用AE进行
  
  参数初始化
  
  ，这一步和VaDE的预训练很像，是为了让模型在初始化时就学习到良好的隐空间表示。对于聚类中心的初始化，作者在隐空间中使用标准的K-means方法。
  
  2.用KL散度作为LOSS进行
  
  优化参数
  
  ，参数包括两部分{θ，μ}，θ是encoder的神经网络参数，μ是聚类中心

• 看图说话，第一张图是原著，第二张图是其他论文中画的，两者异曲同工。
  
  
  
  

4.1 用KL散度进行聚类

作者先从训练过程的第二个阶段开始讲，这个过程又被分成两步：

1.计算隐空间的数据点和聚类中心的“软概率分布”

2.通过一个辅助的分布来计算KL散度作为LOSS以此来更新参数

4.1.1 软概率分布

在这里，作者使用了t-分布，也叫学生分布来衡量隐空间的数据点z和聚类中心的相似度(similarity)。t-分布我们很熟悉，就是一个统计量服从分子是标准正态分布，分母是卡方分布的一个分布。qij指的就是对于第i个样本，它和第j个聚类中心的相似度。

4.1.2 辅助分布

关于辅助分布，作者认为这对模型的效果是至关重要的，他必须满足下面三个条件：



所以作者选择了如下的分布，关于这一点，我不太清楚作者这么选择的更多的理由，可能是知识储备不够吧。

4.1.3 优化

优化方法就很常见的神经网络优化方法，需要注意的是，迭代终止条件是：

低于 tol%的样本不再改变聚类的选择时，停止训练。

4.2 参数初始化

• 从模型结构图来看，它使用了AE进行参数初始话，均值采用的是K-means方法

5. 实验

关于实验我只想讲一点，就是梯度与概率分配的关系，这很重要。

• 对于某个隐空间的点z，当他倾向于归属某一类时，LOSS在这一点的梯度回很大，相反对于其他类梯度就会很小。这说明模型捕捉到了z的聚类效果。
  
  
  
  
  
  

6. 结论

这里就总结了以下DEC模型的结构、LOSS、和实验结果。