一个名为CLUBench的新基准测试已被开发出来，用于评估跨越不同数据类型（包括表格、文本和图像数据）的聚类算法。该基准测试包含24种算法和131个数据集，涉及超过178,000次实验。初步研究结果表明，深度聚类方法并不显著优于KMeans等传统算法，并且将预训练嵌入与传统方法相结合对于图像和文本聚类是有效的。研究还表明，即使在基础模型兴起的背景下，聚类仍然是一个复杂的问题，并提出在性能矩阵中使用低秩结构以进行高效评估和模型选择。 AI
排序理由 该聚类描述了一篇介绍用于评估AI聚类算法的基准测试的新学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
AI 生成摘要 · Google Gemini · 来自 1 个来源。 我们如何撰写摘要 →
