算法1：基于质心的自适应字典学习的多视图低秩稀疏子空间聚类

1. 输入： $X={\left\{X^{\left(v\right)}\right\}}_{v=1}^{n_v},k,{\beta }_1,{\beta }_2,{\left\{{\lambda }^{\left(v\right)}\right\}}_{v=1}^{n_v},{\left\{{\mu }_i\right\}}_{i=1}^4,{\mu }^{\max },\rho$

① 初始化所有变量： ${\left\{C_i^{\left(v\right)}=0\right\}}_{i=1}^3,C^{\ast }=0,A^{\left(v\right)}=0，{\left\{{\Lambda }_i^{\left(v\right)}=0\right\}}_{i=1}^4,i=1,2,\cdots ,n_v$

② 若各项变量没有收敛，则：

a) 对于 $v=1,2,\cdots ,n_v$

b) 先固定其它变量，在无噪声情况下通过求解公式(12)或者在有噪声污染的情况下求解公式(21)来求得 $A^{\left(v\right)}$

c) 固定其它变量，通过求解公式(15)来更新 $C_1^{\left(v\right)}$

d) 固定其它变量，通过求解公式(16)来更新 $C_2^{\left(v\right)}$

e) 固定其它变量，通过求解公式(17)来更新 $C_3^{\left(v\right)}$

f) 固定其它变量，通过求解公式(19)来更新 ${\Lambda }_2^{\left(v\right)},{\Lambda }_3^{\left(v\right)}$ 和 ${\Lambda }_4^{\left(v\right)}$ ，在无噪声污染的情况下来更新 ${\Lambda }_1^{\left(v\right)}$

g) 结束

2. 更新 ${\left\{{\mu }_i\right\}}_{i=1}^4,{\mu }_i=\min \left(\rho \ast {\mu }_i,{\mu }^{\max }\right),i=1,2,3,4$

3. 通过求解(18)修正其他变量和更新质心 $C^{\ast }$

4. 结束

5. 将谱聚类应用于亲和矩阵 $W=\left|C^{\ast }\right|+{\left|C^{\ast }\right|}^{\text{T}}$

6. 输出：将数据点分配到k个簇中