本研究提出了一种多视角变分自编码器（VAE）方法，旨在解决多视角数据插补中的关联性问题，有效填补缺失视角，提高分析准确性。

该文综述多视角聚类研究，涵盖缺失与不对齐视角处理、自监督学习、跨视角对比学习、深度矩阵分解、生成缺失视图及信息论方法。各方法通过互信息最大化、伪标签蒸馏、一致表示学习提升聚类性能，在多个基准数据集上优于现有方法，并指出开放性问题。

该文综述多视图聚类研究进展，涵盖线性复杂度锚图子空间聚类、深度矩阵分解与分割对齐、大规模深度框架E²LMVSC、缺失视角下LSIMVC稀疏共识表征、不完整连续数据FCMVC-IV、在线非负矩阵分解OMVC、自学习对称概率聚类SLS-MPC、增强潜在子空间聚类ELMSC、信息论SUMVC及自监督矩阵分解等方法，实验均表现优越。