无监督的多视角特征选择的降维方法研究任务书

 2022-01-09 17:58:05

全文总字数：1129字

1. 毕业设计（论文）主要内容：

  1. 降维方法一直是机器学习领域的热点研究问题，特征选择是降维方法的主要方法，多视角特征选择是当前的应用研究热点；

  2. 针对多视角特征，采用非监督学习、自适应学习、嵌入学习等方法实现多视角特征选择；

  3. 对图像分类或图像内容识别等，实现多视角特征选择方法；

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    2. 毕业设计（论文）主要任务及要求

    1、查阅不少于15篇的相关资料，其中英文文献不少于3篇，完成开题报告。2、完成不少于5000字的英文文献翻译工作。3、收集相关的原始数据，并进行数据的预处理工作。4、完成毕业设计（论文）阶段性报告，完成任务书和中期情况检查表等任务。5、完成不少于12000字的研究论文。

    3. 毕业设计（论文）完成任务的计划与安排

    1-3周：查阅文献，完成开题报告4-6周：总体设计，完成论文综述7-10周：设计算法，功能模块设计11-13周：编码和测试14-15周：写论文，提交初稿，给老师检查，修改定稿，答辩。

    4. 主要参考文献

    1. L. Du and Y.-D. Shen. Unsupervised featureselection with adaptive structure learning. In KDD, pages 209–218, 2015.

    2. M. Qian and C. Zhai. Unsupervised featureselection for multi-view clustering on text-image web news data. In CIKM, pages1963–1966.ACM, 2014.

    3. M. Qian and C. Zhai. Robust unsupervisedfeature selection. In IJCAI,2013.

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