本研究提出了一种新颖的多视角聚类框架，解决了现有方法忽视互补性的问题。通过解缠变分自编码器分离共享信息与私人信息，并利用双重一致约束提高表示质量。实验结果表明，该方法性能优于基线，具有广泛应用潜力。

本文提出了一种新理论框架，解决晚融合多视角聚类中的噪声和冗余问题。通过分析多核$k$-均值的泛化误差边界，提升了收敛速率，并且低通图滤波策略显著提高了聚类的准确性和鲁棒性。

本研究提出CE-MVC框架，通过自适应加权和参数解耦，解决多视角聚类在一致性、互补性及噪声影响下的不足，从而提升聚类性能。

OSMVC-TP是一种基于过渡概率的多视角聚类方法，通过学习锚点和样本的过渡概率得到软标签矩阵，提高了聚类的可解释性。应用约束保持了不同视角间标签的一致性，有效利用了互补信息。实验证实了OSMVC-TP的有效性和稳健性。