[发明专利]一种模型主键的预测方法和装置

权利要求书

1.一种模型主键的预测方法，其特征在于，包括：

从模型中提取预测主键的数据；

对所述预测主键的数据进行分析处理，获得各主成分的成分比重；

根据所述各主成分的成分比重和所述各主成分与所述模型中各个字段的对应关系，确定预测的模型主键。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，从模型中提取预测主键的数据，包括：

采用LOF算法获得所述模型中数据的离群因子；

根据所述离群因子，确定所述预测主键的数据。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，采用LOF算法获得所述模型中数据的离群因子，包括：

对所述模型中的所有数据进行标准化处理，获得标准化处理后的数据；

根据所述标准化处理后的数据，确定模型中各个字段的数据均值；

根据所述数据均值和所述标准化处理后的数据，确定离群点候选集，所述离群点候选集包括至少一个候选离群点；

采用LOF算法计算所述离群点候选集中的各个所述候选离群点的离群因子。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，对所述模型中的所有数据进行标准化处理，获得标准化处理后的数据，包括：

将所述模型中的所有数据转换为数值型数据；

确定所述数值型数据所在列的列均值和列标准差；

将所述数值型数据与所述列均值作差，将作差结果除以所述列标准差，获得标准化处理后的数据。

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，根据所述数据均值和所述标准化处理后的数据，确定离群点候选集，包括：

计算所述数据均值与所述字段中各个数据的距离以及所述字段的距离均值；

选取距离大于所述距离均值的数据作为候选离群点，形成所述离群点候选集。

6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，采用LOF算法计算所述离群点候选集中的各个所述候选离群点的离群因子，包括：

针对所述离群点候选集中的每一个所述候选离群点，

计算所述候选离群点的第k距离领域的局部可达密度以及所述的候选离群点的局部可达密度，其中，k为给定的正整数；

确定所述候选离群点的第k距离领域的局部可达密度与所述候选离群点的局部可达密度之比的平均数为所述候选离群点的离群因子。

7.根据权利要求2-6任一项所述的方法，其特征在于，根据所述离群因子，确定所述预测主键的数据，包括：

将所述离群因子按照降序排序，确定前n个离群因子对应的各个数据所在的行，其中n为预设正整数；

从所述模型中剔除前n个数据所在的行的行数据，确定预测主键的数据。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述预测主键的数据进行分析处理，获得各主成分的成分比重，包括：

采用主成分分析法对所述预测主键的数据进行分析处理，获得各主成分的成分比重，所述成分比重为方差贡献率。

9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，采用主成分分析对所述预测主键的数据进行分析处理，获得各主成分的方差贡献率，包括：

获得所述预测主键数据的协方差矩阵；

获得所述协方差矩阵的特征值；

根据所述特征值，确定各主成分的方差贡献率。