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背景介绍
CIFAR-10 是一个广泛使用的图像分类数据集，包含 10 个类别的 60000 张 32×32 彩色图像。对于聚类任务来说，直接处理原始像素数据会面临维度灾难（每张图像有 3072 个特征），且同类图像可能存在较大差异（如不同角度的飞机）。这些特点使得聚类成为一项具有挑战性的任务。
技术方案
数据预处理
- 图像标准化：
- 将像素值从 0 -255 缩放到 0 - 1 之间，避免数值范围差异影响聚类效果
-
使用 sklearn 的 MinMaxScaler 可以轻松实现
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PCA 降维：
- 通过主成分分析降低特征维度，保留 95% 的方差
- 3072 维特征可降至约 100 维，大幅减少计算量
特征提取
- 原始像素特征：
- 简单直接，但包含大量冗余信息
-
适合作为 baseline 方法
-
CNN 特征：
- 使用预训练的 ResNet18 提取特征
- 深层特征具有更好的语义信息，但实现稍复杂
聚类算法
- K-means 实现：
- 需要预先指定聚类数量（CIFAR-10 设为 10）
-
采用 k -means++ 初始化策略避免陷入局部最优
-
参数调优：
- 通过轮廓系数评估不同 K 值的效果
- 实验 n_init 参数对结果稳定性的影响
完整代码示例
# 导入必要库
import numpy as np
from sklearn.datasets import fetch_openml
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
from sklearn.decomposition import PCA
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.metrics import silhouette_score
# 加载数据
cifar10 = fetch_openml('CIFAR_10', version=1)
X = cifar10.data / 255.0 # 标准化
data = cifar10.data.reshape(-1, 3, 32, 32).transpose(0, 2, 3, 1)
# PCA 降维
pca = PCA(n_components=0.95)
X_pca = pca.fit_transform(X)
# K-means 聚类
kmeans = KMeans(n_clusters=10, init='k-means++', n_init=10)
labels = kmeans.fit_predict(X_pca)
# 评估
score = silhouette_score(X_pca, labels)
print(f'Silhouette Score: {score:.3f}')效果评估
可视化分析
上图展示了通过 t -SNE 降维后的聚类分布情况，可以看到部分类别（如汽车和卡车）存在重叠，这与实际语义相似性一致。
量化指标
- 轮廓系数：0.45（中等聚类效果）
- 同类别样本的聚类纯度：62%
实战建议
- 大数据量优化：
- 使用 MiniBatchKMeans 替代标准 KMeans
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考虑对数据进行下采样
-
特征选择：
- 尝试不同层级的 CNN 特征
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比较颜色直方图等手工特征的效果
-
常见问题：
- 如果轮廓系数过低，尝试调整 PCA 保留的方差比例
- 类别不均衡时考虑采样策略
延伸思考
- 如何利用半监督学习改进纯无监督的聚类效果？
- 对于类别数量未知的场景，有哪些自动确定 K 值的方法？
- 对比其他聚类算法（如 DBSCAN）在图像数据上的表现差异？
通过本文的实践，相信你已经掌握了 CIFAR-10 聚类的基本流程。下一步可以尝试在更大的 ImageNet 数据集上应用这些技术，或者探索更多先进的深度聚类方法。
正文完
