1. 本选题研究的目的及意义
随着信息技术的飞速发展，多视角数据变得越来越普遍。
与单视角数据相比，多视角数据能够提供更加全面和互补的信息，有利于更准确地刻画数据的内在结构和特征。
聚类分析作为一种重要的无监督学习方法，旨在将数据划分到不同的组别中，使得组内数据尽可能相似，而组间数据尽可能不同。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，多视角聚类分析方法受到了广泛的关注和研究。
根据数据划分方式的不同，现有的多视角聚类方法可以分为两类：多视角子空间聚类和基于图的多视角聚类。
多视角子空间聚类方法旨在学习一个共同的潜在子空间，并在该子空间中进行聚类。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本研究的主要内容包括以下几个方面:1.缺失多视角数据预处理:研究如何对原始数据进行清洗、归一化等操作，以及如何利用已知视角的信息来推断缺失视角的数据，提高数据的完整性。
2.非负矩阵分解模型构建:研究如何构建基于非负矩阵分解的多视角聚类模型，将多视角数据分解为多个非负矩阵，并从中学习到数据的低维表示和聚类结构。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论分析和实验验证相结合的研究方法。
1.首先，进行文献调研，了解多视角聚类、非负矩阵分解和缺失数据处理等相关领域的国内外研究现状，为本研究提供理论基础和参考依据。
2.其次，针对多视角数据中存在的缺失信息问题，研究基于非负矩阵分解的缺失多视角聚类方法，并构建相应的数学模型。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：1.提出一种新的基于非负矩阵的缺失多视角聚类算法，该算法能够有效地处理多视角数据中的缺失信息，并利用非负矩阵分解的优点来提高聚类性能。
2.设计一种新的缺失视角数据填充方法，利用已知视角的信息来推断缺失视角的数据，提高数据的完整性。
3.构建一个基于非负矩阵分解的多视角聚类模型，将多视角数据分解为多个非负矩阵，并从中学习到数据的低维表示和聚类结构。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
[1] 刘忠雨,周水生,焦李成.多视图聚类:模型与算法[J].软件学报,2021,32(4):1053-1079.
[2] 李丽,潘志松,李娇娇,等.基于矩阵分解的多视图聚类算法综述[J].模式识别与人工智能,2022,35(1):85-101.
[3] 王啸,王婷,赵朋程,等.基于非负矩阵分解的缺失数据多视图子空间聚类[J].计算机研究与发展,2021,58(11):2452-2462.
以上是毕业论文开题报告，课题毕业论文、任务书、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
