Clustering de sous-espaces multi-vues

Le clustering de sous-espaces multi-vues est une technique permettant d'effectuer un clustering de sous-espaces sur des données multi-vues, visant à découvrir la structure intrinsèque et la distribution des sous-espaces des données en intégrant les informations provenant de différentes vues. Cette méthode peut gérer efficacement les données de haute dimension, améliorant ainsi la précision et la robustesse du clustering, et présente une valeur d'application importante dans des tâches de vision par ordinateur telles que le segmentage d'images, la reconnaissance faciale et la compréhension des scènes.