NEST：面向多尺度聚类的嵌套嵌入表示
原文标题：NEST: Nested Embedding Representation for Multiscale Clustering
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受 Matryoshka 表示学习启发，论文提出无监督框架 NEST，在单一嵌入中编码由粗到细的嵌套聚类结构，随维度增加实现更细粒度区分。实验表明学习到的嵌入距离比输入更贴合层级距离，并在视觉、文本与单细胞数据上验证了多尺度组织能力。
- 问题
- 现有聚类方法只学单一划分或需显式构建层级。
- 方法
- 借鉴 Matryoshka 表示学习，在单一嵌入的嵌套前缀子空间中联合优化聚类与分离。
- 结果
- 嵌入距离比输入更贴合层级距离；在视觉、文本、单细胞数据上验证多尺度组织。
- 影响
- 聚类粒度变成嵌入的固有属性，检索与分层分析可用同一向量按维度截断切换粗细。
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