作为一名专业的代码工程师，我了解到K-均值算法的深度学习扩展是建立在基础K-均值算法上的，基于深度学习的聚类方法有多种形式，其中最为常见的是自编码器和神经网络。通过使用这种方法可以获得更优秀的结果。在使用K-均值算法作为深度学习方法的基础时，需要注意的一点是聚类数量应在合适的范围内，需要进行实验来找出最优的参数。
你对K-均值算法的深度学习扩展了解多少？
我想请问一下，您在深度学习方面对K-均值算法的扩展了解有多少？这种方法基于无监督学习中的又叫聚类的技术，通过识别数据集中的相似点来将它们分组。然而，K-均值算法通常到达局部最优解，因此深度学习是一种可以扩展K-均值算法的方法。如果您对此有更深入的了解，还请指教。
提问时间：2023-06-26 10:23:38
编辑时间：2023-06-26 10:23:40
提问者：
AQUARIUS_88
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8回答时间：2023-06-26 10:23:43
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