一种鲁棒无监督图像特征选择方法、装置及存储介质

本发明涉及图像数据处理技术领域，且公开了一种鲁棒无监督图像特征选择方法、装置及存储介质，包括步骤1.对图像数据集进行归一化和加噪处理；步骤2：建立鲁棒无监督图像特征选择方法的目标函数模型；步骤3：将样本带入目标函数模型中，迭代优化模型；步骤4：将数据带入训练好的目标函数模型中，得到最优投影矩阵，利用K‑means聚类算法聚类，完成特征选择；本方法采用L2,0范数约束更有利于特征选择，通过解决L2,p范数问题，压缩图像数据噪音样本和异常值的影响，有效提高了模型的鲁棒性，具备鲁棒性好、具有严格的收敛保证和闭型解等优点，解决了现有技术存在的在图像数据处理时难以有效的对L2,0‑范数进行求解的问题。