双约束非负矩阵分解驱动的多视角聚类技术深度剖析与应用拓展

一、引言

1.1研究背景与意义

在大数据时代，数据的规模和复杂性呈爆炸式增长，如何从海量的数据中提取有价值的信息成为了亟待解决的问题。聚类分析作为一种重要的无监督学习方法，能够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，在数据挖掘、模式识别、机器学习等领域发挥着关键作用，被广泛应用于图像识别、文本分类、生物信息学等众多实际场景中。例如在图像识别领域，聚类可以帮助将相似特征的图像归为一类，便于图像检索和分类；在生物信息学中，能够对基因表达数据进行聚类，从而发现具有相似功能的基