为不平衡缺失多视图数据设计，通过投影跨视图学习与图正则化提升聚类效果。
Yiran, Cai · 车杭骏 · Baicheng, Pan · Leung, Man Fai · 刘诚 · Wen, Shiping
Information Fusion 2024
不像现有方法假设各视图缺失率相同，该方法专为不平衡缺失设计，通过重构项利用存在样本补全缺失数据，缓解信息不平衡。
通过投影矩阵将各视图映射到统一维度，减少因视图间维度差异造成的信息不平衡，使模型能更好地融合跨视图信息。
引入图正则项，在补全和投影过程中保持原始数据的局部几何结构，避免聚类结果失真。
在八个标准数据集上进行不同缺失率实验，验证了该方法在聚类精度和效率上优于现有方法。