一种获取多维数据稳定性的方法和系统

• 摘要：

  本发明适用于数据处理领域,提供了一种获取多维数据稳定性的方法和系统,所述方法包括:获取连续型多维数据;将所述连续型多维数据处理为低维数据;用于对所述低维数据进行均值分析,获取距离向量;对所述距离向量进行显著性分析,获取超半径r₁和r₂;通过预设的数据稳定性判断模型对所述多维数据进行稳定性评估.本发明实施例,通过计算均值点到各个数据点的欧式距离,欧式距离的计算考虑所有的维度,并根据显著性要求计算出r₁和r₂,使得方法的扩展性很好,当数据集的维度非常高时,可以采用PCA降维方法对数据进行降维.

• 专利类型：

  发明专利

• 申请/专利号：

  CN201510100623.0

• 申请日期：

  2015.03.06

• 公开/公告号：

  CN104731875A

• 公开/公告日：

  2015-06-24

• 发明人：

  吴朝晖 包友军 姜晓红 毛宇 陈英芝

• 申请人：

  浙江大学

• 主分类号：

  G06F17/30(2006.01)I,G,G06,G06F,G06F17

• 分类号：

  G06F17/30(2006.01)I,G,G06,G06F,G06F17,G06F17/30

• 主权项：

  一种获取多维数据稳定性的方法,其特征在于,所述方法包括以下步骤:获取连续型多维数据;将所述连续型多维数据处理为低维数据;用于对所述低维数据进行均值分析,获取距离向量;对所述距离向量进行显著性分析,获取超半径r₁和r₂;通过预设的数据稳定性判断模型对所述多维数据进行稳定性评估.