多视图聚类方法：原理、应用与挑战的深度剖析.docx

一、引言

1.1研究背景与意义

在当今大数据时代，数据呈现出爆炸式增长的态势，并且数据的类型和来源愈发丰富多样。从互联网上的海量文本、图像、视频数据，到生物医学领域的基因序列、蛋白质结构数据，再到金融领域的交易记录、市场行情数据等，这些数据往往可以从多个不同的视角进行描述和分析，形成了所谓的多视图数据。多视图数据包含的特征具有互补性和一致性，多视图聚类就是利用多种不同特征构建统一模型，旨在通过整合多个视图的信息，挖掘数据中潜在的、更具价值的模式和结构，从而将数据对象划分成不同的簇，使得同一簇内的数据对象具有较高的相似性，而不同簇之间的数据对象具有较大的差异性。

多视图聚类在众多领域中都展现出