[发明专利]一种复杂数据预测模型的构建方法

摘要

本发明提供了一种复杂数据预测模型的构建方法，包括步骤A、获取一高维组学数据HDOD，确定出对于所述HDOD具有代表性的一组数据对象作为范例；B、确定出所述HDOD中每个数据对象与每个所述范例的相似性度量，并据此构建数据对象与范例的相似性度量矩阵；C、由所述数据对象与范例的相似性度量矩阵，通过惩罚似然法从所述范例中选出包含信息的范例；D、基于所选出的范例构建预测模型。由上，本发明方法提供了一种天然量化工具来发现和验证复杂的变量之间的相互作用。本发明的预测模型很适合于通过基于相似性的搜索应用到大型数据库。

主权项

一种复杂数据预测模型的构建方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：A、获取一高维组学数据HDOD复杂数据，确定出对于所述HDOD复杂数据具有代表性的一组数据对象作为范例；B、确定出所述HDOD中每个数据对象与每个所述范例的相似性度量，并据此构建数据对象与范例的相似性度量矩阵；C、由所述数据对象与范例的相似性度量矩阵，通过惩罚似然法从所述范例中选出包含信息的范例；D、基于所选出的范例构建预测模型。