基于多尺度残差卷积自编码器的图像聚类方法

对于图像的聚类,现有方法在特征提取方面或难以选择合适的维度转换方法,或提取的特征对图像特征的表达较弱且不够丰富,对图像的聚类效果产生了较大影响,导致了聚类精度较低。为此,提出一种基于多尺度残差卷积自编码器的图像聚类方法,通过构建具有若干个含有残差连接的多尺度卷积模块,获得中间层的高维特征表达,并以此进行图像聚类。实验结果表明,在MNIST数据集上的聚类准确率为82.2%, ARI (Adjusted Rand Index)值为0.781 0, NMI (Normalized Mutual Information)值为0.853 2,模型达到了较好的聚类效果。