[发明专利]一种基于数学建模的数据分类方法和系统

说明书

本发明涉及一种基于数学建模的数据分类方法和系统，方法包括如下步骤：获取历史数据，对各历史数据进行编码，得到各历史数据的编码值；将各历史数据的编码值按照大小进行排序；将排序后的编码划分为多个连续的区间，每个区间的数据量相同，每个区间对应一个数据分类，得到数据分类的数学模型；获取检测数据并对其进行编码，得到检测数据的编码值；判断检测数据编码值所在的区间，将该区间对应的数据分为作为检测数据所属的数据分类；对数据进行编码的方法为：按照设定顺序对数据的属性进行排序，并根据各属性的类型对其赋值；得到数据的编码值。本发明所提供的技术方案能够解决现有技术中分类方法在查找数据时工作效率低的问题。

技术领域

本发明属于数据分类技术领域，具体涉及一种基于数学建模的数据分类方法和系统。

背景技术

随着科技的进步，各行各业都逐渐向信息化、数据化的方向发展，同时数据也越来越重要。数据中通常都包含有大量的信息，通过解读数据，能够帮助人们找到解决问题的方法。

数据分类就是把具有某种共同属性或特征的数据归并在一起，通过其类别的属性或特征来对数据进行区别。为了实现数据共享和提高处理效率，必须遵循约定的分类原则和方法，按照信息的内涵、性质及管理的要求，将系统内所有信息按一定的结构体系分为不同的集合，从而使得每个信息在相应的分类体系中都有一个对应位置。换句话说，就是相同内容、相同性质的信息以及要求统一管理的信息集合在一起，而把相异的和需要分别管理的信息区分开来，然后确定各个集合之间的关系，形成一个有条理的分类系统。

数据分类调研分析的基础是数据，而数据的类型可以分为连续性的变量和分类变量。目前常用的数据分类方法就是把具有某种共同属性或特征的数据归并在一起，通过其类别的属性或特征来对数据进行区别。

数据分类的目的是方便对数据进行查找、统计和分析，以得到解决问题所需要的信息。但是只按照数据的属性对其进行简单的分类并不能方便对数据的查找，如某种数据具有多种属性，当查找该数据时需要对其属性逐一进行查找才能得到查找结果。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于数学建模的数据分类方法和系统，以解决现有技术中的数据分类方法在查找数据时工作效率低的问题。

为实现上述目的，本发明采用如下技术方案：

一种基于数学建模的数据分类方法，包括如下步骤：

(1)获取历史数据，对各历史数据进行编码，得到各历史数据的编码值；

将各历史数据的编码值按照大小进行排序；

将排序后的编码划分为多个连续的区间，每个区间的数据量相同，每个区间对应一个数据分类，得到数据分类的数学模型；

(2)获取检测数据并对其进行编码，得到检测数据的编码值；

(3)判断检测数据编码值所在的区间，将该区间对应的数据分为作为检测数据所属的数据分类；

对数据进行编码的方法为：

根据历史数据，获取各数据的属性以及属性的类型；

按照设定顺序对数据的属性进行排序，并根据各属性的类型对其赋值；

按照属性的排序对各属性的赋值进行排序，得到数据的编码值。

进一步的，所述设定顺序根据属性对数据的影响程度确定。

进一步的，将数据划分为多个区间后，根据各区间取值范围的大小得到其对应数据分类的重要程度；得到检测数据的数据分类后，根据其数据分类的重要程度得到其重要程度。

进一步的，得到数据的编码值后，对其进行归一化处理。

进一步的，所述步骤(3)中采用二分法判断检测数据所在的区间。