该研究提出了一种自适应权重深度矩阵分解方法，解决了多视图聚类中的特征选择和超参数选择问题，提升了聚类结果的稳定性和适应性，并加快了收敛速度。实验结果表明，该方法在聚类性能上优于现有技术。

本文提出了一种新的快速解耦精简张量学习（DSTL）方法，旨在解决现有张量基础多视图聚类在处理大规模数据时的局限性。该方法通过探索多视图潜在语义表示之间的高阶相关性，减少特征冗余，显著提升聚类效果和计算效率。

本研究提出了一种高效的多视图聚类方法，结合锚点子空间学习和二分图融合，优化了聚类质量并降低了计算复杂度。实验结果表明，该方法在真实数据集上表现优越，具有良好的实际应用潜力。

本文提出了一种多视图属性图数据聚类的通用框架，采用多视图对比图聚类方法，探索特征与结构的相互作用，表现优异。研究引入高阶多视角聚类和基于同质性增强的结构学习方法，优化图结构，提升聚类质量。实验结果表明，这些方法在多个基准数据集上表现出色，展示了图聚类的应用前景。

多视图聚类在跨模态表示学习和数据驱动决策方面具有重要影响。自监督学习在多视图聚类方法中逐渐占主导地位。该论文探讨了自监督多视图聚类的原因、优势以及常见数据集、数据问题、表示学习方法和自监督学习方法的内部联系和分类，并介绍了各类方法的机制和应用示例。提出了一些待进一步研究和发展的开放性问题。

提出了一种名为OS-LFMVC-CS的多视图聚类框架，通过子空间对齐和分区融合实现离散标签学习，采用六步迭代优化方法，验证了其有效性和高效性。

该文介绍了一种新的多视图聚类框架，通过优化特征子空间、重建学习和一致性学习等方法，避免了维度崩溃和私有信息的影响。实验结果表明，该方法在5个公共数据集上实现了最先进的聚类结果。

该文介绍了一种名为SUMVC的新方法，从信息理论的角度解决了多视图聚类中的冗余信息和一致信息问题，为多视图数据分析提供了新的角度和有前景的解决方案。