【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于部分有序数据分类研究，具体涉及一种基于序相关度的部分有序数据分类方法及系统。
技术介绍
1、数据集的复杂性通常体现在数据的多样性上。数据不仅在格式上存在差异，在不同的应用场景下，数据的特性也可能存在显著差异，既有连续型变量，也有离散型变量，甚至在某些情况下，还包括具有特定序列关系的特征。这些复杂的特征关系，往往使得数据的处理变得更加困难，尤其是在进行分类、聚类、回归等任务时。在机器学习的分类任务中，通常需要将数据集中的样本根据特征的不同分配到预定义的类别中。
2、一般的分类方法通常采用统一的方式来处理数据集中的所有特征，而忽视了不同特征之间可能存在的显著差异。这类方法在处理部分有序数据集中的特征时，没有考虑特征间具有的序关系，可能导致模型性能的下降。序关系是指特征与类别之间的一种潜在的顺序性关联，即某些特征的取值与类别之间存在着明确的顺序或者等级关系。这种特征通常被称为有序特征。相反，类别与特征之间未呈现出这种顺序关系的特征称为无序特征。在现实世界的应用中，许多数据集往往是部分有序数据集，即同时包含了有序特征和...
【技术保护点】
1.一种基于序相关度的部分有序数据分类方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于序相关度的部分有序数据分类方法，其特征在于，所述步骤S1包含以下具体步骤：
3.根据权利要求2所述的一种基于序相关度的部分有序数据分类方法，其特征在于，所述步骤S2包含以下具体步骤：
4.根据权利要求3所述的一种基于序相关度的部分有序数据分类方法，其特征在于，所述步骤S3包含以下具体步骤：
5.根据权利要求4所述的一种基于序相关度的部分有序数据分类方法，其特征在于，所述步骤S4包含以下具体步骤：
6.根据权...
【技术特征摘要】
1.一种基于序相关度的部分有序数据分类方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于序相关度的部分有序数据分类方法，其特征在于，所述步骤s1包含以下具体步骤：
3.根据权利要求2所述的一种基于序相关度的部分有序数据分类方法，其特征在于，所述步骤s2包含以下具体步骤：
4.根据权利要求3所述的一种基于序相关度的部分有序数据分类方法，其特征在于，所述步骤s3包含以下具体步骤：
5.根据权利要求4所述的一种基于序相关度的部分有序数据分类方法，其特征在于，所述步骤s4包含以下具体步骤：
6.根据权利要求5所述的一种基于序相关度的部分有序数据分类方法，其特征在于，所述步骤s5包含以下具体步骤：
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