本文主要研究单视图数据和多视图数据的子空间聚类模型和算法。首先针对单视图数据，研究数据的非线性、非凸低秩表示，以及非高斯噪声的抑制，并提出了相应的子空间聚类算法。然后针对多视图数据子空间聚类的问题，采用低秩核约束的思路，通过协同学习方法来获得各视图的连通表示，进而把单视图子空间聚类推广到多视图数据聚类中。