본 연구는 다중 뷰 클러스터링의 효율성과 성능을 향상시키기 위해 압축 부공간을 활용한 통합 프레임워크를 제안한다. 이 방법은 클러스터 구조 최적화와 레이블 학습을 단일 프레임워크에 통합하여 효율적으로 클러스터 레이블을 직접 얻을 수 있다.
