本发明提出一种基于嵌入特征提取的多视图一致性图像聚类方法及系统，涉及多视图图像数据聚类处理的技术领域，通过对原始多视图数据的数据矩阵进行处理，获取每个视图的样本嵌入和特征嵌入，对每个视图的特征嵌入进行群稀疏约束，实现对原始多视图数据特征嵌入的降噪，再通过二部图将原始多视图数据的特征嵌入和样本嵌入相连接进行特征提取，嵌入知识通过二部图在特征嵌入和样本嵌入之间传递，相互促进充分学习视图内的信息，包含在数据特征中的冗余信息和噪声的影响被有效消除，以最大限度提高模型对多视图数据的一致性学习，从而使得最终学习的一致性图能够更加准确，在最后的一致性图对应的拉普拉斯矩阵上加上秩约束从而直接的到聚类结果。