K-means auto-supervisionato
Il K-means auto-supervisionato è una tecnica di clustering che combina l'assegnazione K-means con l'apprendimento di rappresentazioni auto-supervisionato. Il modello alterna il raggruppamento di punti dati non etichettati in K gruppi e l'uso di tali assegnazioni di cluster come pseudo-etichette per affinare una rappresentazione delle caratteristiche sottostante, producendo cluster sempre più coerenti senza alcuna verità di base annotata dall'uomo.
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Fonti
Come citare questa pagina
ScholarGate. (2026, June 3). Self-supervised K-means Clustering. ScholarGate. https://scholargate.app/it/machine-learning/self-supervised-k-means
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