多视图子空间聚类是处理高维数据的一种聚类方法，通过分别在每个视图上构造邻接矩阵的方法解决聚类问题，但未考虑到低秩表示和稀疏约束的结合在构造邻接矩阵中的重要性.针对此问题，提出一种联合低秩表示和稀疏约束的双层多视角子空间聚类方法，使其更全面地描述数据本身，从而实现更有效的聚类，并采用ADMM方法来解决每个视图相关的低秩表示和稀疏性约束优化问题.在多个数据集上的实验表明，其聚类性能比现有的多视角子空间聚类算法好，低秩表示和稀疏约束的结合可以提高聚类的准确性.
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