1. 题目来源
近年来，随着多媒体技术的快速发展和普及，图像、视频、文本等多源异构数据呈现爆炸式增长趋势。
如何有效地组织、管理和分析这些海量数据，从中挖掘潜在的价值信息，已成为当前学术界和工业界共同关注的热点问题。
多视觉聚类作为机器学习领域的一个重要分支，旨在利用不同视角下的数据特征信息，将数据样本划分为不同的类别，为海量数据的分析和理解提供了一种有效途径。
2. 应完成的主要内容
本论文旨在研究基于流形嵌入的多视觉聚类方法，主要内容包括但不限于以下几个方面：
1.多视觉数据特征表示:研究如何有效地提取多视觉数据的特征信息，并将其表示为适合流形嵌入的形式。
2.流形嵌入方法选择:研究不同的流形嵌入方法，例如局部线性嵌入、拉普拉斯特征映射等，并分析其在多视觉聚类中的适用性和优缺点。
3.多视觉信息融合策略:研究如何有效地融合不同视角下的数据信息，例如基于特征级联、基于图融合、基于深度学习等方法。
3. 基本要求及完成的成果形式
1.基本要求:
论文应具备严谨的逻辑结构、清晰的论述思路和规范的学术表达。
论文应系统地阐述基于流形嵌入的多视觉聚类方法的相关理论、方法和应用，并进行深入的分析和探讨。
论文应设计合理的实验方案，采用公开的数据集进行实验验证，并对实验结果进行科学的分析和总结。
4. 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
5. 参考文献（20个中文5个英文）
[1] 李丽, 孙俊. 基于深度多视图聚类的图像检索算法[J]. 图学学报, 2021, 42(1): 107-115.
[2] 徐俊, 陆建峰, 陈松灿. 基于稀疏表示和图学习的多视图子空间聚类[J]. 自动化学报, 2020, 46(1): 162-172.
[3] 王勇, 刘艳, 王士同. 基于自适应图学习的多视图谱聚类算法[J]. 控制与决策, 2020, 35(1): 191-198.
以上是毕业论文任务书，课题毕业论文、开题报告、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
