Incomplete Multi View Clustering

Incomplete multi-view clustering是一种多视图聚类方法，旨在处理数据在不同视图中部分缺失的问题。该方法通过整合多个不完整视图的信息，实现对未观测数据的有效推断和聚类。其目标是提高聚类的准确性和鲁棒性，尤其适用于复杂数据结构的分析。在计算机视觉领域，这种方法可以提升图像和视频数据的分类与识别效果，具有重要的应用价值。