多视图聚类研究进展与展望

多视图聚类旨在利用不同视图间互为差异、互相补充的信息对数据对象进行聚类。近年来，多视图聚类作为一项重要的无监督机器学习方法和数据挖掘技术，在众多领域得到了广泛关注。文章对现有的多视图聚类模型与算法进行了梳理，将其归纳为六个方面，并对其进行了详细论述。进一步，对复杂环境下多视图聚类任务面临的挑战进行了展望，以期推动该领域的不断创新与发展。