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。

本文介绍了一个多阶图聚类模型（MOGC），通过整合多个高阶结构和边缘连接，自适应调整节点贡献，解决超图分割问题，提高聚类准确性。实验证明MOGC有效。

该研究提出了一种名为CGMVC-NC的多视图聚类技术，利用非凸张量范数确定视图之间的相关性，具有卓越的聚类准确性。该方法为多视图数据分析提供了有价值的工具，并有潜力扩展到其他机器学习任务。

本研究提出了名为NCL的新框架，用于聚类性能的新类别发现任务。该框架通过生成难以区分的样本，显著提高了聚类准确性，超过现有方法。

该研究提出了一种名为CGMVC-NC的多视图聚类技术，利用非凸张量范数确定多视图之间的相关性。该方法在多个基准数据集上展现出卓越的聚类准确性，为多视图数据分析提供了有价值的工具。进一步研究可以探索该方法在其他类型的数据上的应用。