人大等团队开源表格聚类模型TabClustPFN

中国人民大学、罗格斯大学、新加坡国立大学和 MBZUAI 的研究团队提出表格聚类预训练模型 TabClustPFN，并公开代码与预训练权重，论文已被 NeurIPS 2026 接收。该模型对新表格做一次前向推断，直接预测样本归属与簇数；在当前支持的 2 到 10 类范围内，它为每个候选簇数输出概率。 在 44 个真实数据集上，提供真实簇数的版本 ARI 排名中位数第一，自动估计簇数版本并列第二。真实数据基准的范围为最多 1,000 个样本、64 个特征和 10 个类别。 在 3,200 个未参与训练的高斯混合合成数据集上，按预测概率构造累计概率达 95% 的候选簇数集合，真实簇数落在其中的比例为 96.8%。论文还探索了更大样本量和更高维度的情形。

AI 根据报道生成 · 4 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。