大数据分析中的线性代数与矩阵开题报告

1. 研究目的与意义

大数据分析可帮助研究人员获取和理解大量交流细节，它有时被定义为大容量、快节奏的生产和结构松散的自然语言集合。如在线公共领域产生的数百万次日常互动。大数据分析中需要解决的关键问题和选择很大程度上取决于我们的研究目的，其部分原因是大数据分析仍然是一个新的快速变化的领域。

本选题研究线性代数和矩阵分解方法在大数据中的应用，结合MATLAB编程实现数据分析与数据挖掘，从而可找出特定类型数据中包含的信息与结构。本课题将首先熟悉了解大数据特征和数据挖掘中的基本概念、方法和结论，并结合软件编程实现大数据数据挖掘。

2. 研究内容和预期目标

本选题研究线性代数和矩阵分解方法在大数据中的应用，结合MATLAB编程实现数据分析与数据挖掘，从而可找出特定类型数据中包含的信息与结构。

本课题将首先熟悉了解大数据特征和数据挖掘中的基本概念、方法和结论，并结合软件编程实现大数据数据挖掘。

3. 研究的方法与步骤

首先熟悉了解大数据特征和数据挖掘中的基本概念、方法和结论，

其次结合软件编程实现大数据数据挖掘。

然后通过文献查阅，熟悉线性代数等数学基本理论知识在大数据分析特别是大数据分析中的应用。

4. 参考文献

[1] m. bertalmio, g. sapiro, v. caselles, and c. ballester. image inpainting. in proc.annual confer. on cgit, 2000.

[2] d. bertsekas. nonlinear programming. athena scientific, 1999.

[3] c. m. bishop. bayesian pca. in advances in neural information processing systems, pp. 382-388, 1999.

5. 计划与进度安排

1-2周 2024年11/16-02/28: 任务书,导师讲授选题状况和要求等;

2-3周 2024年02/24-03/07: 开题报告,导师修改审定开题报告

4-14周 2024年03/10-05/23: 毕业论文写作,学生按开题报告撰写论文