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不完整数据学习
01 02
面向不完整遥感数据的正交空间感知多视图锚图聚类
Orthogonal Spatial-Aware Multi-View Anchor Graph Clustering for Incomplete Remote Sensing Data
面向多视图遥感数据缺失场景，用超像素纹理构造空间感知锚点与多尺度锚图，并在共享潜空间做结构对齐与正交空间正则，可作为处理不完整多视图表征学习的可复用框架。
面向不完整与噪声多视图数据统一聚类的全局图引导与局部图加权对比学习
Global-Graph Guided and Local-Graph Weighted Contrastive Learning for Unified Clustering on Incomplete and Noise Multi-View Data
全局图引导构造新样本对、局部图生成成对权重来加权对比学习，这套「免插补」的图引导对比框架可直接迁移到视觉多视图/多模态表征学习（如多相机、RGB-深度、图像-文本）中处理缺失模态与错配样本。