一种基于层次化提示引导对齐的多视图聚类方法及装置

本发明提供一种基于层次化提示引导对齐的多视图聚类方法及装置，针对目标场景获取待聚类多视图数据，构建主层结构生成初步语义特征表示；再构建嵌入层结构，通过局部和全局提示生成网络及双映射编码器得到局部与全局高层语义表示，引入注意力机制融合各模态局部高层语义表示得到融合语义表示；接着构建标签层，利用伪标签生成模块生成多种伪标签，选取最大值归一化得到全局聚类标签；最后采用对比学习等构建联合损失对相关结构和模块进行参数更新，从而生成聚类结果。该方法通过层次化提示引导和多层面的对齐操作，充分挖掘多视图数据各模态的有效信息并进行深度融合，有效提升了多视图聚类的精度和鲁棒性，使得聚类结果能够更准确地反映数据的真实语义结构。