[发明专利]眼动数据的离群处理方法及装置、计算机设备、存储介质

权利要求书

1.一种眼动数据的离群处理方法，其特征在于，包括：

获取眼动数据集，所述眼动数据集包括多个属于同一类型的眼动数据；

对所述眼动数据集进行聚类，得到所述眼动数据集对应的非离群数据集和可疑离群数据集，所述可疑离群数据集包括可疑离群数据；

基于离群点检测算法和所述可疑离群数据集，确定所述眼动数据集中的离群眼动数据和非离群眼动数据；

剔除所述眼动数据集中的离群眼动数据。

2.根据权利要求1所述的眼动数据的离群处理方法，其特征在于，所述眼动数据集包括多个被试集，每个所述被试集包括多个眼动数据；

所述对所述眼动数据集进行聚类，得到所述眼动数据集对应的非离群数据集和可疑离群数据集，包括：

对每个所述被试集分别进行聚类，得到每个所述被试集分别对应的非离群数据集和可疑离群数据集；

所述基于离群点检测算法和所述可疑离群数据集，确定所述眼动数据集中的离群眼动数据和非离群眼动数据，包括：

对于每个所述被试集，基于所述离群点检测算法和当前被试集对应的可疑离群数据集，确定所述当前被试集中的离群眼动数据和非离群眼动数据。

3.根据权利要求1所述的眼动数据的离群处理方法，其特征在于，所述眼动数据集包括多个被试集，每个所述被试集包括多个眼动数据；

所述对所述眼动数据集进行聚类，包括：

确定每个所述被试集的眼动数据均值，得到眼动数据均值集；

对所述眼动数据均值集进行聚类，所述可疑离群数据为所述眼动数据均值集中的眼动数据均值；

所述基于离群点检测算法和所述可疑离群数据集，确定所述眼动数据集中的离群眼动数据和非离群眼动数据，包括：

利用所述离群点检测算法，确定所述可疑离群数据集中的离群均值和非离群均值；

将所述离群均值对应的被试集中的眼动数据确定为所述离群眼动数据。

4.根据权利要求3所述的眼动数据的离群处理方法，其特征在于，在确定每个所述被试集的眼动数据均值，得到眼动数据均值集之前，还包括：

对每个所述被试集分别进行聚类，得到每个所述被试集分别对应的初始非离群数据集和初始可疑离群数据集；

对于每个所述被试集，基于所述离群点检测算法和当前被试集对应的初始可疑离群数据集，确定所述当前被试集中的初始离群眼动数据；

剔除每个所述被试集中的初始离群眼动数据，得到更新后的被试集；

所述确定每个所述被试集的眼动数据均值，包括：

确定每个所述更新后的被试集的眼动数据均值。

5.根据权利要求1至4任一所述的眼动数据的离群处理方法，其特征在于，

所述离群点检测算法包括：基于密度的离群点检测算法、基于距离的离群点检测算法、基于聚类的离群点检测算法以及基于相似孤立系数的离群点检测算法OMAAOF中的至少一个。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述离群点检测算法包括OMAAOF，所述非离群数据集包括多个簇，所述基于离群点检测算法和所述可疑离群数据集，确定所述眼动数据集中的离群眼动数据和非离群眼动数据，包括：

确定每个所述簇的平均属性值；

基于每个所述簇的平均属性值，计算每个所述簇的簇相似半径；

确定所述可疑离群数据集中的任一可疑离群数据到各个所述簇的相似权重距离；

计算所述多个簇的簇相似半径之和，与所述任一可疑离群数据到各个所述簇的相似权重距离之和的比值；

在基于所述比值和相似连通性确定所述任一可疑离群数据不具备相似连通性质时，将所述任一可疑离群数据对应的离群眼动数据确定为所述离群眼动数据。

7.根据权利要求1至4任一所述的眼动数据的离群处理方法，其特征在于，在基于离群点检测算法和所述可疑离群数据集，确定所述眼动数据集中的离群眼动数据和非离群眼动数据之后，还包括：

根据目标数据范围对所述眼动数据集中的离群眼动数据进行筛选，将处于所述目标数据范围之内的离群眼动数据变更为所述非离群眼动数据。