提出了基于深度学习的聚类算法模型,将深度学习和聚类技术结合起来。
首先用深层神经网络结构对原始数据进行特征学习,然后对学习到的特征表示进行预聚类,最后在微调模块中进行特征的优化和聚类的优化。
这种模型能够学习到大规模数据中隐含的深层特征,并根据聚类要求进行进一步优化,在保持原始数据的结构的同时发掘数据簇结构。
在微调部分作者新设计了目标函数,使得微调完全成为一个优化的问题。

第一章：引言（2学时）第二章：文本特征提取技术（4学时）第三章：文本检索技术（6学时）第四章：文本自动分类技术（3学时）第五章：文本自动聚类技术（3学时）第六章：话题检测跟踪技术（3学时）第七章：文本过滤技术（3学时）第八章：关联分析技术（1学时）第九章：文档自动摘要技术（2学时）第十章：信息抽取（3学时）第十一章：智能问答（QA）技术（3学时）第十二章：文本情感分析技术（3学时）第十三章：Ontology（2学时）第十四章：半结构化文本挖掘方法（1.5学时）第十五章：文本挖掘工具与应用（1.5学时）

基于文本内容的自动文本聚类技术作为文本信息挖掘技术中的核心技术之一，其目标是将文档集合分成若干个簇，要求同一簇内文档内容的相似度尽可能的大，而不同簇之间的相似度尽可能的小。
本文以中文文本作为文本聚类的挖掘对象，对文本集进行了中文文本预处理、文本聚类。
按照文中的方法步骤，设计了一个系统，实现了文本聚类的功能。

教材（韩家炜）数据预处理、关联规则、分类与聚类技术

第一章：引言第二章：文本特征提取技术第三章：文本检索技术第四章：文本自动分类技术第五章：文本自动聚类技术第六章：话题检测跟踪技术第七章：文本过滤技术第八章：关联分析技术第九章：文档自动摘要技术第十章：信息抽取第十一章：智能问答（QA）技术第十二章：文本情感分析技术第十三章：Ontology第十四章：半结构化文本挖掘方法第十五章：文本挖掘工具与应用

利用聚类技术实现纹理图像分割a）针对合成纹理图像（共有4个合成纹理图像，见文件夹：data\Texture_mosaic）中每一个像素提取纹理特征向量（提取纹理特征的方法可以为课堂讲的，也可以自己查找资料）；
b）利用聚类技术（推荐用k-均值聚类，可以从网上查找原码）对特征向量空间中的点进行聚类，类别数可根据图像中的实际纹理类数确定。
最后把类属标签映射成图像方式显示（如下图，其中b、d、f、h为相应的基准分割图像）。

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。