Incomplete Multi View Clustering

Le Clustering Multi-Vue Incomplet est une méthode de clustering multi-vue conçue pour gérer le problème de données partiellement manquantes dans différentes vues. Cette approche intègre les informations provenant de multiples vues incomplètes afin de permettre une inférence et un clustering efficaces des données non observées. Son objectif est d'améliorer la précision et la robustesse du clustering, en particulier pour l'analyse de structures de données complexes. Dans le domaine de la vision par ordinateur, cette méthode peut améliorer la classification et la reconnaissance des données d'images et de vidéos, ce qui la rend très précieuse pour les applications pratiques.