现实中的数据常常是多模态的，来源于不同的异构源，因此形成了多视图数据的情况。在机器学习领域，多视图聚类已成为重要的研究范式。然而，由于某些视图数据的缺失，实际应用中的不完全多视图聚类(IMC)充满挑战。
多模态数据聚类的挑战与应用
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在多个领域中，针对对象根据相似性进行分类的技术日益受到关注。通过建立聚类系统与特定距离度量之间的对应关系，提出了两种计算快速且在数据单调转换下不变的聚类方法。一种方法形成优化的“连接”聚类，另一种形成优化的“紧凑”聚类。随着数据科学的发展，层次聚类方案不仅限于生物学和医学，还在心理学等领域展现出广泛应用。
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