本发明提供的一种基于组稀疏优化的类聚方法,首先是数据的处理,其目的在于获得数据集样本间的相似度矩阵目标矩阵、误差最小项和稀疏约束项;第二,构建基于组稀疏约束的优化模型,其目的在于利用更为强力的组稀疏约束来抑制噪声影响;之后,本发明提供一种基于交替方向乘子(Alternating Direction Method of Multipliers)的优化算法来快速求解所构建的优化模型;最后,本发明提供一种快速的优化聚类算法,其目的是合并冗余的聚类结果,进一步提升性能。本发明的方法约束每个样本只能由一个样本近似表示,从而可以有效的提升算法鲁棒性;另一方面,所得到的目标矩阵无需再进行谱聚类分析,从而达到端到端的聚类效果。