本发明公开了一种单细胞聚类方法、装置、电子设备及存储介质。在计算节点对之间基于距离信息的局部相似性基础上，构建全局特征空间。基于全局特征空间，使用多核学习方法，计算节点对之间的全局相似性。然后，扩展考虑节点对的所有二阶路径上的节点，加入更多相关节点信息，构建更有效的全局相似性计算方法。最后，通过根据节点度大小对节点排序，决定节点初始加入社团顺序，从而改进Louvain社团检测方法，并使用该方法进行聚类。本发明简单有效，通过与其他方法比较，以及在公用单细胞转录组测序数据集上测试表明，该发明在单细胞转录组测序数据聚类方面有较好的预测性能。