一种无监督多视图数据的特征提取与聚类方法

本发明涉及多视图数据处理技术领域，具体涉及了一种无监督多视图数据的特征提取与聚类方法。包括以下步骤：S100：采集各领域多视图数据作为样本数据，得到多视图数据集；S200：将多视图数据集输入基于孪生对比学习的多视图聚类TCMC Twin Contrastive Learning for Multi‑view Clustering模型，设置模型参数进行训练；S300：模型收敛后,得到多视图数据中的多级目标信息，所述多级目标信息包括自编码器重建级混合低级特征、孪生对比学习实例级一致性信息、簇级辨别私有信息以及在线聚类分配结果；能够以端到端的方式独立地为每个实例进行聚类分配，从而实现大规模的在线聚类。