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本文通过结合深度子空间聚类和自监督学习方法，提出了伪监督深度子空间聚类。使用伪标签为监督，充分利用关系信息来学习判别特征。

总结：采用两步权重，即考虑了不同特征、不同视图对聚类的影响，通过权值自适应调整来聚合各种特征、不同视图，结果在3 Sources、ORL、BBC三个数据集上较AWP提升5%以上。# 总结：采用两步权重，即考虑了不同特征、不同视图对聚类的影响，通过权值自适应调整来聚合各种特征、不同视图，结果在3 Sources、ORL、BBC三个数据集上较AWP提升5%以上。
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