SDCN 开源项目使用手册

本指南旨在帮助您快速了解并应用 Structural Deep Clustering Network (SDCN) 项目。SDCN 结合深度学习与聚类任务，特别设计用于发掘数据的深层结构特征。以下是关于该项目的基本框架和关键步骤的详细介绍。

1. 项目目录结构及介绍

SDCN 的项目结构精心组织以支持高效的开发和研究流程。以下是主要目录的概述：

• src: 包含核心源代码，这里是实现SDCN模型的地方。
  • models: 存放模型定义文件，包括自编码器、图卷积组件等。
  • losses: 定义损失函数，用于训练过程中的目标优化。
  • utils: 工具函数集合，如计算图、预处理数据等。
• data: 数据处理相关，含有预训练模型和脚本。
  • pretrain.py: 自动编码器的预训练脚本。
  • calcu_graph.py: 计算基于特征相似性的KNN图的脚本。
• scripts: 启动脚本或示例运行脚本可能存放于此。
• sdcn.py: 主要运行脚本，调整参数后可在此运行整个模型。
• requirements.txt: 项目依赖列表，确保环境兼容性。
• docs 和 results: 分别用于存储文档资料和实验结果。

2. 项目的启动文件介绍

主启动文件: sdcn.py

此文件是执行SDCN模型的主要入口点。在使用前，您需确保已正确设置了配置，并且有相应的数据准备。这个脚本通常会涉及以下操作流程：

• 加载配置参数。
• 构建KNN图。
• 预训练自编码器（如果尚未预训练）。
• 使用SDCN模型进行训练和聚类。

用户可以修改其中的args来适应不同的需求，例如更改数据集路径、调整超参数等。

3. 项目的配置文件介绍

虽然具体的配置文件路径未直接提供，但根据一般开源项目惯例，配置设置往往保存在一个或多个.py文件（如config.py）或.yaml文件中，或者是在启动脚本中通过命令行参数设定。配置内容通常涵盖：

• 数据路径: 指向原始数据和预处理数据的位置。
• 模型参数: 包括自编码器的层数、节点数、激活函数等。
• 训练参数: 如学习率、批次大小、迭代次数等。
• 图构建参数: 如KNN的K值，图卷积的具体配置。
• 聚类参数: 相关的聚类算法参数或阈值。

小结

深入理解SDCN项目始于掌握其目录结构和核心文件的功能。通过调整配置文件和使用sdcn.py作为主要运行脚本，您可以有效地将这一强大工具应用于自己的数据集上。记得预先构建KNN图并预训练自编码器，这些都是成功实施SDCN的重要步骤。