TabClustPFN 登顶 44 个真实数据集聚类基准，预训练取代逐库调参
jiqizhixin · x · 2026-11-06
人大、Rutgers、NUS 与 MBZUAI 的 NeurIPS 2026 论文提出 TabClustPFN，把针对具体数据集的聚类工作前移到预训练阶段：在 44 个真实表格数据集上，给定真实簇数时按中位 ARI 排名第一，自动估计簇数的变体并列第二。
方法由两个网络组成：划分推理网络（PIN）对候选簇数提出划分方案；基数推理网络汇总这些划分并输出簇数分布。SoftARI 目标将等价重标记视为同一划分，避免任意簇命名约定，训练任务由合成先验提供。
推理时模型权重固定，新表格无需逐数据集优化；基准中数据集最多 1000 样本、64 特征、10 个簇。
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