Incomplete Multi View Clustering

부족한 다중 시각 클러스터링은 다양한 시각에서 부분적으로 데이터가 누락되는 문제를 처리하기 위해 설계된 다중 시각 클러스터링 방법입니다. 이 접근 방식은 여러 부족한 시각에서의 정보를 통합하여 관찰되지 않은 데이터의 효과적인 추론과 클러스터링을 가능하게 합니다. 주요 목표는 복잡한 데이터 구조 분석에 특히 유용하도록 클러스터링의 정확성과 견고성을 향상시키는 것입니다. 컴퓨터 비전 분야에서는 이 방법이 이미지와 비디오 데이터의 분류 및 인식을 개선하여 실용적인 응용 프로그램에 매우 가치가 있습니다.