本研究提出了一种改进的对称非负矩阵分解方法，通过引入可学习权重的加权$k$-NN图和双重结构的不相似性矩阵，显著提升了相似性矩阵的区分能力。实验结果表明，该模型在八个数据集上优于九种先进聚类方法，展现出良好的应用潜力。