本研究提出了一种新颖的多视角聚类框架CE-MVC，旨在解决现有方法在视角一致性和互补性量化方面的不足。该框架通过自适应加权和参数解耦深度模型，利用条件熵和归一化互信息，显著提升了聚类性能，尤其在噪声影响下表现出更好的鲁棒性和准确性。