一种面向无配对多视图数据的统一聚类方法

本发明公开了一种面向无配对多视图数据的统一聚类方法，所属领域为人工智能与数据挖掘领域，包括：为每个视图独立配置编码器、投影头及解码器，将原始样本映射至共享潜在空间并重建输入；在共享空间中分别对各视图执行K均值聚类，获取簇中心后，通过互为最近邻策略建立跨视图簇中心匹配关系；随后以匹配簇中心为教师分布，对样本类分布进行跨视图蒸馏，实现聚类结构对齐；同时引入视图判别器并利用对抗训练机制抑制视图特异性，学习视图不变特征；最终基于所述视图不变特征输出一致的跨视图聚类结果。本发明在无需样本配对与监督标签的条件下，有效实现跨视图结构对齐与一致性聚类。