Incomplete Multi View Clustering

Unvollständige Multi-View-Clustering ist eine Methode des Multi-View-Clustering, die entwickelt wurde, um das Problem von teilweise fehlenden Daten in verschiedenen Ansichten zu bewältigen. Dieser Ansatz integriert Informationen aus mehreren unvollständigen Ansichten, um eine effektive Inferenz und Clustering von nicht beobachteten Daten zu ermöglichen. Das Ziel ist es, die Genauigkeit und Robustheit des Clusterings zu verbessern, insbesondere für die Analyse komplexer Datenstrukturen. Im Bereich der Computer Vision kann diese Methode die Klassifizierung und Erkennung von Bild- und Videodaten erheblich verbessern, was sie für praktische Anwendungen hoch wertvoll macht.