本发明设计一种基于双峰注意力融合网络的多模态数据分类方法，属于多模态数据分析领域；首先通过TCGA下载公开基因表达数据，然后通过特征选择方法提取基因表达数据中的基因特征；然后通过TCGA下载公开病理图像数据，再训练卷积神经网络模型提取病理图像数据中的图像特征；最后通过双峰注意力融合网络BAFN将提取到的基因特征和图像特征进行特征融合并输出分类结果；与传统方法相比，本发明能够更好地利用多模态数据之间的关联性，更高效地融合多模态特征，同时减少融合过程中信息丢失的问题，从而实现更好的分类效果。