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强关联电子系统本质上具有多构型波函数特征，这导致难以构建既保持多参考特性又紧凑的变分子空间。量子计算为突破这些限制提供了新途径，其中基于采样的量子对角化（SQD）作为代表性混合方法，利用量子硬件进行行列式采样，再通过经典计算在投影子空间完成对角化。为缓解硬件噪声影响，传统SQD采用基于单一全局参考占据向量的自洽粒子数恢复策略。但在强关联多模态体系中，该全局参考会退化为混合态平均值，使恢复过程偏向平均模式，削弱特定模态的占据结构特征并劣化行列式池质量。本研究提出簇自适应SQD（CSQD）方法，通过无监督学习对测量样本进行聚类，并采用簇特异性、自洽更新的参考占据向量执行粒子数恢复。在相同变分资源条件下，该团队以(10e,26o)活性空间的N2解离体系和(30e,20o)活性空间的[2Fe-2S]团簇为测试案例，将CSQD与SQD进行对比。结果表明在强关联区间，CSQD对基态能量的估算优势显著：拉伸N2体系的变分估计值最大降低15.95毫哈特里，[2Fe-2S]体系最大降低45.53毫哈特里，而额外经典计算开销保持适度。