本研究提出了一种基于距离的集成聚类方法，有效解决了聚类模型性能评估中的挑战，能够处理多样的聚类定义，优于其他评分方法。

本文提出了一种基于横向协作的联合多视角协同聚类方法（JMVCC），通过非负矩阵分解和集成聚类优化多视角数据的聚类效果。实验结果表明，JMVCC在多种数据集上优于现有算法，具有较强的鲁棒性，尤其对噪声视角的抵抗力。