本发明涉及人工智能技术领域，具体涉及一种基于多聚类的无监督特征选择的方法及系统，该选择方法包括：获取在高维空间中待聚类的多个数据点得到特征矩阵；利用等度量映射算法将高维空间的所述特征矩阵嵌入低维空间，得到低维空间中的嵌入矩阵；对所述特征矩阵进行归一化得到基准特征矩阵；由所述嵌入矩阵中每个维度中的特征构成的特征向量，利用所述基准特征矩阵和所述嵌入矩阵拟合得到所述嵌入矩阵中每个特征向量的稀疏系数向量；选取每个特征在所述稀疏系数向量中稀疏系数的最大值作为贡献值，根据预设的所需选择的特征数量选取最大的多个贡献值所对应的特征组成新的特征矩阵，以基于新的特征矩阵进行聚类，该方法的计算复杂度低，聚类准确。