基于关键视角融合的小样本汽车仿真数据聚类实现方法

一种基于关键视角融合的小样本汽车仿真数据聚类实现方法，通过构建多视角神经网络特征提取模型提取样本集中每个视角的图像特征后，将提取的图像最终特征向量作为输入，使用K‑means算法聚类得到局部聚类结果。后通过多源决策融合算法，将不同视角下的局部聚类结果进行信息融合形成融合类别表示，经从融合类别表示中进行全局类别筛选得到符合条件的全局类别，再对得到的全局类别在主视角的主导下进行全局结果的优化。本发明能够有效整合来自不同视角的聚类结果，并对关键视角进行主导性优化，从而提高聚类结果的一致性和准确性。