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。

该文综述多视角聚类与张量学习方法，提出基于马尔科夫链的谱聚类，利用本质张量学习与张量核范数保持低秩并降低计算量，通过张量旋转研究视图关系，经ADMM优化，在六个数据集上优于现有方法；同时涉及不完整多视图聚类、二分图学习、自适应拓扑张量网络及t-SVD子空间聚类，均取得更优性能。