一、深度嵌入聚類（DEC）

DEC是一種基于深度學習的聚類算法，通過使用堆疊自動編碼器來學習數(shù)據(jù)的高級表示，然后使用K均值算法進行聚類。

二、深度聚類網(wǎng)絡（DCN）

DCN算法在訓練過程中結合了表示學習和聚類。這個網(wǎng)絡結構包含了一個編碼器，用于學習數(shù)據(jù)的深度表示，以及一個聚類層，用于在這些表示上進行聚類。

三、自編碼器聚類（AEC）

AEC是一種將自編碼器和聚類算法相結合的方法。首先使用自編碼器來學習數(shù)據(jù)的表示，然后在這些表示上進行聚類。

四、深度聚類卷積網(wǎng)絡（DCCN）

DCCN是一種用于圖像數(shù)據(jù)聚類的深度學習算法。這個算法使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡來提取圖像特征，然后在這些特征上進行聚類。

五、基于深度學習的譜聚類（DeepSC）

DeepSC利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡來學習數(shù)據(jù)的表示，并在這些表示上進行譜聚類。這種方法可以處理非線性可分的復雜數(shù)據(jù)。

延伸閱讀

如何選擇合適的深度學習聚類算法

選擇合適的深度學習聚類算法需要考慮多種因素。首先，應考慮問題的性質，例如數(shù)據(jù)類型、數(shù)據(jù)維度和數(shù)據(jù)分布。例如，對于圖像數(shù)據(jù)，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）通常會比全連接神經(jīng)網(wǎng)絡（FCN）更有效；對于非線性可分的數(shù)據(jù)，基于深度學習的譜聚類可能是一個好選擇。

其次，需要考慮算法的計算復雜性和資源需求。深度學習聚類算法通常需要大量的計算資源和時間，特別是當數(shù)據(jù)維度高或數(shù)據(jù)量大時。

最后，應該考慮算法的可解釋性。雖然深度學習模型的性能通常很高，但是它們的決策過程往往難以解釋。在一些領域（如醫(yī)療和金融），模型的可解釋性可能是一個重要的考慮因素。

總的來說，選擇深度學習聚類算法是一個復雜的決策過程，需要權衡各種因素，并可能需要多次試驗和調整。