[发明专利]一种基于心理量表数据的预测方法和装置

权利要求书

1.一种基于心理量表数据的预测方法，其特征在于，所述预测方法包括：

针对目标群体中的每个用户，获取该用户的预测样本，所述预测样本包括用户心理量表数据和用户特征数据，所述用户心理量表数据用于表征用户在不同心理评测维度下的健康程度；

对多个预测样本进行聚类，获得多个初始聚类簇；

根据所述多个初始聚类簇的簇属性，对所述多个初始聚类簇进行调整以获得多个目标心理类别簇；

对所述多个目标心理类别簇分别进行风险预估，确定每个目标心理类别簇对应的心理风险等级；

对所述多个目标心理类别簇进行可视化处理，输出用于展示所述多个目标心理类别簇以及对应心理风险等级的图像数据。

2.根据权利要求1所述的预测方法，其特征在于，对多个预测样本进行聚类，获得多个初始聚类簇的步骤包括：

(A)从所述多个预测样本中确定多个初始聚类中心；

(B)根据所述多个初始聚类中心，获得多个候选聚类簇；

(C)从所述多个候选聚类簇中选取预测样本数量大于第一阈值的候选聚类簇，确定为多个初始聚类簇；

(D)针对每个初始聚类簇，计算该初始聚类簇的计算聚类中心。

3.根据权利要求2所述的预测方法，其特征在于，从所述多个预测样本中确定多个初始聚类中心的步骤包括：

分别计算每个待选取预测样本与上一初始聚类中心的距离，将计算得到的距离中与所述上一初始聚类中心的距离最大的待选取预测样本确定为当前初始聚类中心，所述待选取预测样本为所述多个预测样本中除作为初始聚类中心的预测样本之外的其它预测样本，首个初始聚类中心是根据从所述多个预测样本中随机选取一个预测样本来确定的；

重复上述步骤，以获得多个初始聚类中心。

4.根据权利要求2所述的预测方法，其特征在于，所述簇属性包括所述多个初始聚类中心的数量，

其中，根据所述多个初始聚类簇的簇属性，对所述多个初始聚类簇进行调整以获得多个目标心理类别簇的步骤包括：

(E)判断所述多个初始聚类簇的当前聚类中心数量是否满足第一分裂条件，所述第一分裂条件为所述当前聚类中心数量小于第一目标聚类值；

(F)如果当前聚类中心数量满足第一分裂条件，则对所述多个初始聚类簇进行簇分裂操作，以获得多个目标心理类别簇；

(G)如果当前聚类中心数量不满足第一分裂条件，则判断所述多个初始聚类簇的当前聚类中心数量是否满足第一合并条件，所述第一合并条件为所述当前聚类中心数量大于第二目标聚类值或者所述当前聚类中心数量满足奇偶性校验；

(H)如果当前聚类中心数量满足第一合并条件，则对所述多个初始聚类簇进行簇合并操作，以获得多个目标心理类别簇；

(I)如果当前聚类中心数量不满足第一合并条件，则对所述多个初始聚类簇进行簇分裂操作，以获得多个目标心理类别簇。

5.根据权利要求4所述的预测方法，其特征在于，对所述多个初始聚类簇进行簇分裂操作的步骤包括：

判断所述多个初始聚类簇中是否存在满足第二分裂条件的第一目标初始聚类簇；

如果存在满足第二分裂条件的第一目标初始聚类簇，则对第一目标初始聚类簇进行簇分裂操作；

如果不存在满足第二分裂条件的初始类别簇，则对所述多个初始聚类簇进行簇合并操作，以获得多个目标心理类别簇。