K-means auto-supervisado

El K-means auto-supervisado es una técnica de agrupamiento que combina la asignación de K-means con el aprendizaje de representaciones auto-supervisado. El modelo alterna entre agrupar puntos de datos no etiquetados en K grupos y usar esas asignaciones de clúster como pseudo-etiquetas para refinar una representación de características subyacente, produciendo clústeres cada vez más coherentes sin ninguna verdad fundamental anotada por humanos.