本文提出一种深度多视角聚类 (Multi-view Clustering) 框架，将数据恢复和对齐融合在一个层次一致的方式中，通过最大化不同视角之间的互信息，并确保它们的潜在空间的一致性来解决多视角数据在现实世界应用中的视角缺失和不对齐问题。实验结果表明，我们的方法在多视角聚类中显著优于现有方法，即使在视角缺失和不对齐的情况下也是如此。

Oct, 2023

该论文提出了一种基于非负矩阵分解的在线多视图聚类算法（OMVC），可以处理大规模和不完整的视图数据，并通过动态权重和损失规范提高聚类效果。

Nov, 2016

本文提出了一种跨视角对比学习（CVCL）方法，该方法利用深度自编码器将视角相关特征提取出来，通过对多个视角下的聚类结果对比来学习视角不变性表示，并利用聚类级别的 CVCL 策略在微调阶段来探索多个视图之间的一致语义标签信息，从而能够产生更有区分度的聚类结果。实验结果表明该方法优于现有的更先进的方法。

Apr, 2023

本论文总结并分析了目前多视角聚类（MVC）方法的常见策略，并提出了一种新的 MVC 方法分类。我们进一步讨论了 MVC 与多视图表示、集成聚类、多任务聚类、多视图监督和半监督学习之间的关系，并详细阐述了几个代表性实际应用。为了推进将来 MVC 的发展，我们设想了一些可能需要进一步研究和深入考虑的开放性问题。

Dec, 2017

我们提出了一个全新的基于深度学习的多视角聚类框架，通过学习有意义的融合数据表示和一致的伪标签，实现对通用数据的聚类分析任务的改进。

Feb, 2024

本论文提出了一种名为 FCMVC-IV 的方法，用于解决多视角聚类中的不完整连续数据问题。该方法维护一致性系数矩阵并更新知识，而不是存储和重新计算所有数据矩阵，使用了两个指示器矩阵和旋转矩阵来匹配不同维度的矩阵，并设计了一个三步迭代算法以线性复杂度解决产生的问题。经过全面的实验后，表明 FCMVC-IV 的卓越性。

Jun, 2023

本文提出了一种基于共享生成潜在表征的多视角聚类方法，通过深度生成学习从视角中提取非线性特征并捕捉视角之间的相关性以达到更好的聚类性能，并在多个不同规模的数据集上得到了优于现有方法的实验结果。

Jul, 2019

本文提出了一种在线的多视角聚类方法（OPIMC），使用正则化矩阵分解和加权矩阵分解，可以相对容易地提取多视角数据中的聚类结果，解决了缺失问题，并引入两个全局统计量，有效的确定了迭代过程的终止。由于 OPIMC 的高效性和有效性，针对四个真实数据集进行的大量实验得出实验结果。

Mar, 2019

本文提出了一种名为 SLS-MPC 的自学习对称多视图概率聚类方法，它使用了对称多视图概率估计和自学习概率函数来实现任意视图数的数据缺失容忍，同时使用了图上下文感知的细化来消除噪声和离群值的影响，并提出了一种概率聚类算法来进行聚类分配调整，无需类别信息，在多个基准测试中明显优于现有的方法。

May, 2023

本文提出了一个深度不完全多视图多聚类 (DiMVMC) 框架来处理多视图数据不完整问题，并通过优化多组解码器深度网络来实现数据视图和多个共享表示的同时完成。实验表明，DiMVMC 在生成高质量，多样性的多个聚类方面优于现有的同类竞争对手。

Oct, 2020