Self-supervised DBSCAN
Self-supervised DBSCAN ist eine zweistufige unüberwachte Pipeline, die zuerst einen neuronalen Encoder mit einer Vorabaufgabe trainiert – wie kontrastives Lernen oder maskierte Rekonstruktion –, um kompakte, semantisch bedeutsame Einbettungen aus unbeschrifteten Daten zu erzeugen, und dann DBSCAN im resultierenden Einbettungsraum anwendet, um beliebig geformte Cluster zu entdecken, ohne Klassenbeschriftungen zu benötigen.
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Quellen
- Ester, M., Kriegel, H.-P., Sander, J., & Xu, X. (1996). A density-based algorithm for discovering clusters in large spatial databases with noise. In Proceedings of the 2nd International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD-96), pp. 226–231. AAAI Press. link ↗
- Zhan, X., Liu, Z., Luo, P., Tang, X., & Loy, C. C. (2018). Rethinking deep neural network training for face recognition: A geometric approach. In Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), pp. 2045–2054. link ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Self-supervised Representation Learning with DBSCAN Clustering. ScholarGate. https://scholargate.app/de/machine-learning/self-supervised-dbscan
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