摘要
随着信息技术的快速发展，多视觉数据在各个领域得到了广泛应用。
多视觉聚类作为一种重要的数据分析方法，旨在将来自不同来源或模态的数据进行有效整合，以揭示数据内在的结构和关联。
然而，在实际应用中，由于采集、传输和存储等环节的问题，多视觉数据往往存在缺失现象，这给传统的聚类算法带来了极大的挑战。
非负矩阵分解（NMF）作为一种强大的数据降维和特征提取技术，近年来在多视觉聚类领域受到了广泛关注。
NMF通过将数据矩阵分解为两个或多个非负矩阵的乘积，能够有效地提取数据的低维非负表示，从而提高聚类性能。
本文针对缺失多视觉聚类问题，综述了基于非负矩阵的缺失多视觉聚类研究进展。
首先，介绍了多视觉聚类和非负矩阵分解的基本概念，并对缺失多视觉聚类问题进行了概述；其次，对现有的基于非负矩阵的缺失多视觉聚类方法进行了分类和分析，并比较了不同方法的优缺点；此外，本文还总结了常用的多视觉聚类数据集和评价指标；最后，对该领域未来的研究方向进行了展望。
关键词：多视觉聚类；缺失数据；非负矩阵分解；文献综述
#1.1多视觉聚类
多视觉聚类是指利用来自多个来源或模态的数据对样本进行聚类的过程。
与单一视觉数据相比，多视觉数据能够提供更全面、更丰富的样本信息，因此多视觉聚类能够有效提升聚类效果。
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