本文探讨了将压缩传感和矩阵补全方法与健壮谱聚类结合，以解决多类聚类问题。研究提出了一种低复杂度的子空间聚类算法，适用于高维噪声数据，并分析了动态随机块模型下的谱聚类算法，提出了改进的稀疏性和平滑度关系描述，研究了高斯协方差估计及其在谱聚类中的应用。

本文探讨了信息瓶颈方法在深度神经网络中的应用，提出了多视角子空间聚类框架和Drop-Bottleneck方法，显著提升了分类性能和对抗鲁棒性。这些方法在多个数据集上表现优越，有效去除冗余信息并增强模型稳定性。

本文介绍了多种基于深度学习的无监督子空间聚类方法，如深层稀疏子空间聚类（DSSC）和深闭式子空间聚类（DCFSC）。这些方法通过优化自编码器和引入新颖的相似性学习框架，显著提高了聚类准确性和性能，尤其在复杂数据结构处理上表现优异。实验结果显示，这些新方法在多个数据集上优于现有聚类算法。

该研究提出了一种基于图卷积网络的高光谱图像多视角子空间聚类方法，通过利用空间和纹理特征来提高聚类准确性。实验结果表明，该方法在多个数据集上表现优异，聚类性能较高。

本文提出了一种基于信息瓶颈原理的多视角无监督学习方法，通过对比不同视角的冗余信息，提升了多视角子空间聚类的性能，并在多个数据集上取得了先进的结果。此外，研究探讨了多视角自监督学习机制，提出了多视角变分图信息瓶颈原则，以优化模型的泛化能力和鲁棒性。

本文提出了一种高效的多视角子空间聚类深度框架E$^2$LMVSC，通过提取统一表示来提升聚类性能。该方法结合马尔科夫链谱聚类和本质张量学习，探索多视角数据的高阶相关性，降低计算复杂性。实验结果表明，该方法在多个真实数据集上优于现有技术，展现出显著的聚类性能和可解释性。