本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)計算領(lǐng)域，具體涉及一種數(shù)據(jù)分析方法和系統(tǒng)，特別涉及一種大數(shù)據(jù)的分析方法和系統(tǒng)。
背景技術(shù)：
一種規(guī)模大到在獲取、存儲、管理、分析方面大大超出了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫軟件工具能力范圍的數(shù)據(jù)集合，具有海量的數(shù)據(jù)規(guī)模、快速的數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)、多樣的數(shù)據(jù)類型和價值密度低四大特征。
大數(shù)據(jù)技術(shù)的戰(zhàn)略意義不在于掌握龐大的數(shù)據(jù)信息，而在于對這些含有意義的數(shù)據(jù)進行專業(yè)化處理。換而言之，如果把大數(shù)據(jù)比作一種產(chǎn)業(yè)，那么這種產(chǎn)業(yè)實現(xiàn)盈利的關(guān)鍵，在于提高對數(shù)據(jù)的“加工能力”，通過“加工”實現(xiàn)數(shù)據(jù)的“增值”，因此在數(shù)據(jù)就是生產(chǎn)力的今天，對大數(shù)據(jù)的分析、計算和處理能力就顯的尤為重要。
技術(shù)實現(xiàn)要素：
本發(fā)明的目的在于提供一種高效、精確的數(shù)據(jù)分析方法和系統(tǒng)。
為達此目的，本發(fā)明采用以下技術(shù)方案：
一種數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)，包括：數(shù)據(jù)采集單元，用于采集外部特征數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)庫單元，用于存儲特征與事件之間的相關(guān)性數(shù)據(jù)；計算單元，利用所述數(shù)據(jù)采集單元采集到的外部特征數(shù)據(jù)和所述數(shù)據(jù)庫單元存儲的特征與事件之間的相關(guān)性數(shù)據(jù)計算所述外部特征與事件之間的綜合關(guān)聯(lián)值；結(jié)果評估單元，對所述計算單元計算的所述相關(guān)值進行評估分級；結(jié)果輸出單元，輸出所述評估單元的評估分級結(jié)果。
一種數(shù)據(jù)分析方法，包括：利用數(shù)據(jù)采集單元采集外部特征數(shù)據(jù)；利用數(shù)據(jù)庫單元存儲特征與事件之間的相關(guān)性數(shù)據(jù)；通過計算單元利用所述數(shù)據(jù)采集單元采集到的外部特征數(shù)據(jù)和所述數(shù)據(jù)庫單元存儲的特征與事件之間的相關(guān)性數(shù)據(jù)計算所述外部特征與事件之間的綜合關(guān)聯(lián)值；利用結(jié)果評估單元對所述計算單元計算的所述相關(guān)值進行評估分級；利用結(jié)果輸出單元輸出所述評估單元的評估分級結(jié)果。
作為本發(fā)明的優(yōu)選實施例，數(shù)據(jù)采集單元通過外部傳感器或人機交互界面采集所述外部特征數(shù)據(jù)。
作為本發(fā)明的優(yōu)選實施例，所述計算單元通過如下方式計算所述外部特征與事件之間的綜合關(guān)聯(lián)值：
其中fj為事件j與多個或全部特征1,2,3…i之間的綜合關(guān)聯(lián)值，rect(i)為矩形函數(shù)，i為真時rect(i)＝1，i為假時rect(i)＝0，對應(yīng)的物理含義是：事件j的特征i發(fā)生或采集到時綜合關(guān)聯(lián)值fj的分子部分考慮相關(guān)性數(shù)值wij，而對于未發(fā)生或未采集到的特征i綜合關(guān)聯(lián)值fj的分子部分不予考慮；wij為數(shù)據(jù)庫中存儲的外部特征i與事件j之間的相關(guān)性數(shù)值。
作為本發(fā)明的優(yōu)選實施例，計算單元通過如下方式計算所述外部特征與事件之間的綜合關(guān)聯(lián)值：
其中fj為事件j與多個或全部特征1,2,3…i之間的綜合關(guān)聯(lián)值，rect(i)為矩形函數(shù)，i為真時rect(i)＝1，i為假時rect(i)＝0，對應(yīng)的物理含義是：事件j的特征i發(fā)生或采集到時綜合關(guān)聯(lián)值fj的分子部分考慮相關(guān)性數(shù)值wij，而對于未發(fā)生或未采集到的特征i綜合關(guān)聯(lián)值fj的分子部分不予考慮；ki為特征權(quán)重值，該權(quán)重值可以根據(jù)需要而設(shè)定；wij為數(shù)據(jù)庫中存儲的外部特征i與事件j之間的相關(guān)性數(shù)值。
作為本發(fā)明的優(yōu)選實施例，所述計算單元為分級嵌套計算單元，包括第一級分級嵌套計算單元到第n級分級嵌套計算單元，n為大于等于2的自然數(shù)。
作為本發(fā)明的優(yōu)選實施例，所述分級嵌套計算單元的第一分級計算嵌套計算單元采用公式
作為本發(fā)明的優(yōu)選實施例，所述數(shù)據(jù)庫單元中存儲的特征與事件之間的相關(guān)性數(shù)據(jù)是根據(jù)已有的經(jīng)驗數(shù)據(jù)構(gòu)建，上述相關(guān)性數(shù)據(jù)不必然是數(shù)字，其包括但不限于是比值、百分?jǐn)?shù)、概率。
作為本發(fā)明的優(yōu)選實施例，所述數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)和方法可以用于中醫(yī)體質(zhì)甄別。
作為本發(fā)明的優(yōu)選實施例，所述數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)和方法可以用于數(shù)據(jù)分類。
作為本發(fā)明的優(yōu)選實施例，所述數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)和方法可以用于風(fēng)險度評估。
作為本發(fā)明的優(yōu)選實施例，所述數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)和方法可以用于保險費用精算。
作為本發(fā)明的優(yōu)選實施例，所述數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)和方法可以用于目標(biāo)客戶群體的分類。
附圖說明
圖1是本發(fā)明的數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)的示意圖。
1數(shù)據(jù)采集單元；
2數(shù)據(jù)庫單元；
3計算單元；
4結(jié)果評估單元；
5結(jié)果輸出單元。
具體實施方式
下面結(jié)合附圖并通過具體實施方式來進一步說明本發(fā)明的技術(shù)方案。
體現(xiàn)本發(fā)明特征與優(yōu)點的典型實施例將在以下的說明中詳細(xì)敘述。應(yīng)理解的是本發(fā)明能夠在不同的實施例上具有各種的變化，其皆不脫離本發(fā)明的范圍，且其中的說明及圖示在本質(zhì)上是當(dāng)作說明之用，而非用以限制本發(fā)明。
在我們的日常生活中，某一事件的發(fā)生往往與其事先、事中或事后的一些表象聯(lián)系在一起，存在著某種關(guān)聯(lián)。例如:不良駕駛習(xí)慣、酒駕、注意力分散、疲勞駕駛、交通違章、車輛狀況、駕駛?cè)四挲g、駕駛?cè)诵愿?、駕駛?cè)笋{駛時的情緒、路面情況、天氣情況、氣溫、行駛速度等與交通安全事故的發(fā)生存在某種關(guān)聯(lián)。在更多的時候表象與事實的關(guān)聯(lián)性更為復(fù)雜，例如：口干舌燥、四肢無力、面部失色等多種身體表象在中醫(yī)理論中可能是由于身體處于陰虛質(zhì)、陽虛質(zhì)、痰濕質(zhì)、氣虛質(zhì)、瘀血質(zhì)、氣郁質(zhì)和和平質(zhì)中的任何一種身體體質(zhì)的外在表現(xiàn)，而對于陰虛體質(zhì)質(zhì)又可能是心陰虛態(tài)、肺陰虛態(tài)、肝陰虛態(tài)、胃陰虛態(tài)、心腎陰虛態(tài)、肺腎陰虛態(tài)或肝腎陰虛態(tài)；對于陽虛體質(zhì)又可能是心陽虛態(tài)、脾陽虛態(tài)、腎陽虛態(tài)、心腎陽虛態(tài)或脾腎陽虛態(tài)；對于痰濕體質(zhì)又可能是肺痰濕態(tài)或脾痰濕態(tài)；對于濕熱體質(zhì)又可能是肝膽濕熱態(tài)、脾胃是濕熱態(tài)、大腸濕熱態(tài)或膀胱濕熱態(tài)；對于氣虛體質(zhì)又可能是心氣虛態(tài)、肺氣虛態(tài)、脾氣虛態(tài)、腎氣虛態(tài)、心肺氣虛態(tài)、肺脾氣虛態(tài)、脾腎氣虛態(tài)、心腎氣虛態(tài)或心脾氣虛態(tài)；淤血體質(zhì)又可能是心淤血態(tài)或肝淤血態(tài)；氣郁體質(zhì)又可能是肝氣郁態(tài)或膽氣郁態(tài)，上述多種體質(zhì)或多種態(tài)跟人體的多種外在表象聯(lián)系在一起，或者說根據(jù)人體的多種外形表象理論上應(yīng)該能推理計算出人體到底屬于哪一種體質(zhì)哪一種狀態(tài)。還有在保險領(lǐng)域，例如：汽車商業(yè)保險通常需要根據(jù)不同的風(fēng)險因素將目標(biāo)客戶分為不同風(fēng)險程度的多種類型。因此，如何將根據(jù)上述事物的表象、外部特征計算推理出其內(nèi)在的真實原因，或者說是根據(jù)事物的外在表象，外部特征將其分類歸納為不同的類別，顯得尤為重要，其本質(zhì)上就是一種對大數(shù)據(jù)分分析處理過程。
下面以便秘為例說明本發(fā)明所述的大數(shù)據(jù)分析方法，這里需要特別聲明的是該大數(shù)據(jù)分析方法可以應(yīng)用于對多種數(shù)據(jù)的分析歸類，便秘僅僅是出于說明問題的方便而列舉的示例性應(yīng)用實例，不得理解為對本發(fā)明的限制。
在中醫(yī)領(lǐng)域氣虛體質(zhì)人群便秘通常表現(xiàn)為大便不干不硬，雖有便意，但排便困難，用力努掙則汗出氣短，便后乏力，面白神疲，肢倦懶言，舌淡苔白，脈弱；陰虛體質(zhì)人群便秘通常表現(xiàn)為大便干結(jié)，如硬球狀，形體消瘦，頭暈耳鳴，兩顴紅赤，心煩少眠，潮熱盜汗，腰膝酸軟，舌紅少苔，脈細(xì)數(shù)；陽虛質(zhì)體質(zhì)人群便秘通常表現(xiàn)為大便干或不干，排出困難，小便清長，面色晄白，四肢不溫，腹中冷痛，或腰膝酸冷，舌淡苔白，脈沉遲；氣郁體質(zhì)人群便秘通常表現(xiàn)為大便干結(jié)，或不甚干結(jié)，欲便不得出，或便而不爽，腸鳴矢氣，腹中脹痛，噯氣頻作，納食減少，胸脅痞滿，舌苔薄膩，脈弦；濕熱體質(zhì)人群便秘通常表現(xiàn)為大便粘滯，欲便不得出，或便而不爽，口苦或口干，口中有異味，胃脹，呃逆，反酸，小便短赤，色黃，舌紅苔黃膩。因此，可以依據(jù)傳統(tǒng)醫(yī)學(xué)經(jīng)驗對身體的若干個外在表象特征與人群體質(zhì)之間的相關(guān)性進行賦值，例如：
1.大便的狀態(tài)？
2.排出的感覺？
a雖有便意，但排便困難，排后感覺舒服
氣虛質(zhì)5陰虛質(zhì)2陽虛質(zhì)3氣郁質(zhì)2濕熱質(zhì)2
b雖有便意，但排便困難,大便排不出
氣虛質(zhì)3陰虛質(zhì)5陽虛質(zhì)1氣郁質(zhì)3濕熱質(zhì)2
c想要排便排不出，或者排便不爽快
氣虛質(zhì)2陰虛質(zhì)2陽虛質(zhì)2氣郁質(zhì)5濕熱質(zhì)4
d肛門有沉重下墜的感覺
氣虛質(zhì)5陰虛質(zhì)0陽虛質(zhì)1氣郁質(zhì)3濕熱質(zhì)3
3.其他伴隨癥狀？
a乏力，面色淡白，疲倦，不想說話，飯量減少
氣虛質(zhì)5陰虛質(zhì)0陽虛質(zhì)3氣郁質(zhì)1濕熱質(zhì)1
b形體消瘦，兩顴紅赤，或夜間汗出,手足心熱
氣虛質(zhì)0陰虛質(zhì)5陽虛質(zhì)0氣郁質(zhì)2濕熱質(zhì)3
c面色晄白，手足發(fā)涼，不喜歡冰冷的食物
氣虛質(zhì)3陰虛質(zhì)0陽虛質(zhì)5氣郁質(zhì)2濕熱質(zhì)0
d腸鳴排氣，或腹中脹痛，頻繁打嗝，飯量減少
氣虛質(zhì)3陰虛質(zhì)1陽虛質(zhì)2氣郁質(zhì)5濕熱質(zhì)3
e口苦或口干，口中有異味，或胃部脹滿，打嗝，反酸。
氣虛質(zhì)0陰虛質(zhì)2陽虛質(zhì)0氣郁質(zhì)3濕熱質(zhì)5
4.小便量色？
a尿量增多，小便清長氣虛質(zhì)3陰虛質(zhì)0陽虛質(zhì)5氣郁質(zhì)0濕熱質(zhì)0
b小便短少，色黃氣虛質(zhì)0陰虛質(zhì)3陽虛質(zhì)0氣郁質(zhì)1濕熱質(zhì)5
c小便正常氣虛質(zhì)2陰虛質(zhì)0陽虛質(zhì)0氣郁質(zhì)2濕熱質(zhì)0
5.舌？
其中上述賦值0、1、2、3、4、5表示相關(guān)性的高低等級，數(shù)值越大代表相關(guān)性越高。
根據(jù)上述相關(guān)性的賦值進行數(shù)學(xué)計算即可獲得相應(yīng)的具有上述一種或多種外在表象特征的人具體是屬于哪種體質(zhì)的人群。具體的計算方式將在后面詳細(xì)介紹。
為了研究問題方便，我們建立下列數(shù)學(xué)模型，對上述此類問題進行普遍性研究。假設(shè)特征1，2,3…i與事件1,2,3…j之間的相關(guān)性用wij表示，即：
其中特征1，2,3…i與事件1,2,3…j之間的相關(guān)性wij可以根據(jù)已有的經(jīng)驗數(shù)據(jù)構(gòu)建，例如前面列舉的便秘的例子，其中數(shù)值0、1、2、3、4和5就是相關(guān)性數(shù)值wij，這里需要說明的是上述相關(guān)性數(shù)值wij不必然是數(shù)字，其可以是比值、百分?jǐn)?shù)、概率等一切便于計算的數(shù)值。特征1,2,3…i與事件1,2,3…j之間的相關(guān)性wij也可以通過對已有的特征和事件的相關(guān)樣本庫利用回歸方程擬合求得，具體的回歸方程可以利用任何現(xiàn)有技術(shù)中的常規(guī)計算方式求得，甚至在一些常用的數(shù)學(xué)分析軟件，例如：matlab等中均可以實現(xiàn)上述過程。這里需要注意的是該分析方法適用于特征1,2,3…i與事件1,2,3…j之間存在因果關(guān)系的樣本數(shù)據(jù)。
特征1,2,3…i與事件1,2,3…j之間的相關(guān)性wij也可以通過對已有的特征和事件的相關(guān)樣本庫利用相關(guān)性分析的方式求得，上述相關(guān)性分析在現(xiàn)有技術(shù)中有成熟的技術(shù)，出于節(jié)約篇幅考慮這里不再重復(fù)。
接下來的問題是如何綜合考慮特征1,2,3…i中的多個或全部與某一事件之間的關(guān)聯(lián)性：
fj為事件j與多個或全部特征1,2,3…i之間的綜合關(guān)聯(lián)值，rect(i)為矩形函數(shù)，i為真時rect(i)＝1，i為假時rect(i)＝0。對應(yīng)的物理含義是：事件j的特征i發(fā)生或采集到時綜合關(guān)聯(lián)值fj的分子部分考慮相關(guān)性數(shù)值wij，而對于未發(fā)生或未采集到的特征i綜合關(guān)聯(lián)值fj的分子部分不予考慮。從上述公式中不難看出，當(dāng)事件j的全部特征都發(fā)生時綜合關(guān)聯(lián)值fj將為1，則可以判定事件j發(fā)生的概率為100％，即，必然發(fā)生；而只有部分特征發(fā)生時綜合關(guān)聯(lián)值fj為小于1的某個數(shù)值，即其代表事件j發(fā)生的概率大小，或者說是事件j與所示部分特征之間的關(guān)聯(lián)性大小。
在另外一些實施例中對上述公式可以人為修正，還以中醫(yī)體質(zhì)甄別為例，例如：根據(jù)專家經(jīng)驗當(dāng)某一個或某幾個癥狀發(fā)生時就可以基本判斷該病人的病癥，而不需要考慮該病癥發(fā)生全部癥狀。對于諸如此類情況，事件j與多個或全部特征1,2,3…i之間的綜合關(guān)聯(lián)值fj可以采用下述方式獲得：
fj為事件j與多個或全部特征1,2,3…i之間的綜合關(guān)聯(lián)值，rect(i)為矩形函數(shù)，i為真時rect(i)＝1，i為假時rect(i)＝0。對應(yīng)的物理含義是：事件j的特征i發(fā)生或采集到時綜合關(guān)聯(lián)值fj的分子部分考慮相關(guān)性數(shù)值wij，而對于未發(fā)生或未采集到的特征i綜合關(guān)聯(lián)值fj的分子部分不予考慮；ki為特征權(quán)重值，該權(quán)重值可以根據(jù)需要而設(shè)定，例如在前述中醫(yī)體質(zhì)甄別的應(yīng)用實例中特征權(quán)重值ki可以根據(jù)專家經(jīng)驗而設(shè)定。
采用上述方式對所有或多數(shù)事件與已經(jīng)獲知的特定的多個或全部特征1,2,3…i之間的綜合關(guān)聯(lián)值f進行計算，并對所示綜合關(guān)聯(lián)值f進行排序，則f值最大者表示上述多個或全部特征與該事件的關(guān)聯(lián)性最高，將該計算方式應(yīng)用于中醫(yī)體質(zhì)的甄別實例中則表示屬于該種類型的體質(zhì)的可能性最大。利用上述計算方式也可以對特定的數(shù)據(jù)或事件進行分類或預(yù)測，在保險領(lǐng)域則表現(xiàn)為某種風(fēng)險度的評估。
需要進一步說明的是：事物和特征之間的關(guān)聯(lián)和聯(lián)系往往是極為復(fù)雜的，一次性計算往往意味著巨大的工作量，需要消耗巨大的計算資源，因此可以采用分級分層計算，通過計算單元的分層嵌套，一方面可以減少信息采集的數(shù)量，二是通過層級的劃分，可以使復(fù)雜的問題簡單化，計算也變的更為簡單化。
繼續(xù)以中醫(yī)體質(zhì)的甄別為例，進一步進行示例性說明：假如利用前述計算方式經(jīng)過特征采集初步確定某人屬于氣虛體質(zhì)便秘時，為了進一步研究其屬于具體屬于氣虛體質(zhì)中的心氣虛態(tài)、肺氣虛態(tài)、脾氣虛態(tài)、腎氣虛態(tài)、心肺氣虛態(tài)、肺脾氣虛態(tài)、脾腎氣虛態(tài)、心腎氣虛態(tài)或心脾氣虛態(tài)等10種狀態(tài)中的哪一種狀態(tài)，可以對特征數(shù)據(jù)進行進一步的采集，例如：
a腹部脹滿，進食減少，或者進食后腹脹更加明顯
脾氣虛5肺氣虛0心氣虛0腎氣虛0
b容易感冒，或咳嗽，無力，怕風(fēng)。
脾氣虛1肺氣虛5心氣虛1腎氣虛0
c心慌，活動后心慌更加明顯。
脾氣虛0肺氣虛2心氣虛5腎氣虛0
d小便次數(shù)多，或尿后淋漓不盡，或腰膝酸軟，夜尿多。
脾氣虛1肺氣虛1心氣虛0腎氣虛5
基于采集到的上述特征數(shù)據(jù)，可以利用與前述的計算方式相類似的計算方式計算相應(yīng)的綜合關(guān)聯(lián)值，對計算結(jié)果進行排序比較，從而可以獲得受試者具體屬于氣虛體質(zhì)中的具體哪一種狀態(tài)。具體的計算方式如下：
建立下列數(shù)學(xué)模型。假設(shè)特征1，2,3…a與事件1,2,3…b之間的相關(guān)性用vab表示，即：
其中特征1，2,3…a與事件1,2,3…b之間的相關(guān)性vab可以根據(jù)已有的經(jīng)驗數(shù)據(jù)構(gòu)建，例如前面列舉的便秘的例子，其中數(shù)值0、1、2、3、4和5就是相關(guān)性數(shù)值vab，這里需要說明的是上述相關(guān)性數(shù)值vab不必然是數(shù)字，其可以是比值、百分?jǐn)?shù)、概率等一切便于計算的數(shù)值。
特征1,2,3…a與事件1,2,3…b之間的相關(guān)性vab也可以通過對已有的特征和事件的相關(guān)樣本庫利用回歸方程擬合求得，具體的回歸方程可以利用任何現(xiàn)有技術(shù)中的常規(guī)計算方式求得，甚至在一些常用的數(shù)學(xué)分析軟件，例如：matlab等中均可以實現(xiàn)上述過程。這里需要注意的是該分析方法適用于特征1,2,3…a與事件1,2,3…b之間存在因果關(guān)系的樣本數(shù)據(jù)。
特征1,2,3…a與事件1,2,3…b之間的相關(guān)性vab也可以通過對已有的特征和事件的相關(guān)樣本庫利用相關(guān)性分析的方式求得，上述相關(guān)性分析在現(xiàn)有技術(shù)中有成熟的技術(shù)，出于節(jié)約篇幅考慮這里不再重復(fù)。
接下來的問題是如何綜合考慮特征1,2,3…a中的多個或全部與某一事件之間的關(guān)聯(lián)性：
fb為事件b與多個或全部特征1,2,3…a之間的綜合關(guān)聯(lián)值，rect(a)為矩形函數(shù)，a為真時rect(a)＝1，a為假時rect(a)＝0。對應(yīng)的物理含義是：事件b的特征i發(fā)生或采集到時綜合關(guān)聯(lián)值fb的分子部分考慮相關(guān)性數(shù)值vab，而對于未發(fā)生或未采集到的特征綜合關(guān)聯(lián)值fb的分子部分不予考慮。從上述公式中不難看出，當(dāng)事件b的全部特征都發(fā)生時綜合關(guān)聯(lián)值fb將為1，則可以判定事件b發(fā)生的概率為100％，即，必然發(fā)生。而只有部分特征發(fā)生時綜合關(guān)聯(lián)值fb為小于1的某個數(shù)值，即其代表事件b發(fā)生的概率大小，或者說是事件b與所示部分特征之間的關(guān)聯(lián)性大小。
在另外一些實施例中對上述公式可以人為修正，還以中醫(yī)體質(zhì)甄別為例，例如：根據(jù)專家經(jīng)驗當(dāng)某一個或某幾個癥狀發(fā)生時就可以基本判斷該病人的病癥，而不需要考慮該病癥發(fā)生全部癥狀。對于諸如此類情況，事件b與多個或全部特征1,2,3…a之間的綜合關(guān)聯(lián)值fb可以采用下述方式獲得：
fb為事件b與多個或全部特征1,2,3…a之間的綜合關(guān)聯(lián)值，rect(a)為矩形函數(shù)，a為真時rect(a)＝1，a為假時rect(a)＝0。對應(yīng)的物理含義是：事件b的全部特征發(fā)生或采集到時綜合關(guān)聯(lián)值fb的分子部分考慮相關(guān)性數(shù)值vab，而對于未發(fā)生或未采集到的特征綜合關(guān)聯(lián)值fb的分子部分不予考慮相關(guān)性數(shù)值vab；ka為特征權(quán)重值，該權(quán)重值可以根據(jù)需要而設(shè)定，例如在前述中醫(yī)體質(zhì)甄別的應(yīng)用實例中特征權(quán)重值ki可以根據(jù)專家經(jīng)驗而設(shè)定。
采用上述方式對所有或多數(shù)事件與已經(jīng)獲知的特定的多個或全部特征1,2,3…i之間的綜合關(guān)聯(lián)值f進行計算，并對所示綜合關(guān)聯(lián)值f進行排序，則f值最大者表示上述多個或全部特征與該事件的關(guān)聯(lián)性最高，將該計算方式應(yīng)用于中醫(yī)體質(zhì)的甄別實例中則表示屬于該種類型的體質(zhì)的可能性最大。利用上述計算方式也可以對特定的數(shù)據(jù)或事件進行分類或預(yù)測，在保險領(lǐng)域則表現(xiàn)為某種風(fēng)險度的評估；在消費領(lǐng)域?qū)⒈憩F(xiàn)為對不同目標(biāo)客戶群體的分類。
這里需要注意的是：上面所說的計算單元分層嵌套計算不限定于是兩層，其具體的分層層級數(shù)量可以根據(jù)待計算的數(shù)據(jù)量大小、計算精度的要求而設(shè)計。分層計算時，不同層級的計算方式不必然要求相同，可以根據(jù)不同層級對數(shù)據(jù)的計算要求進行設(shè)計。還以前面的中醫(yī)體質(zhì)甄別為例，在第一層級計算時，即粗略計算受試者屬于哪一種中醫(yī)體質(zhì)時，為了在減少計算量，降低計算資源消耗量，提高運算速率可以采用參考專家經(jīng)驗的計算方式，即綜合關(guān)聯(lián)值采用公式
雖然已參照幾個典型實施例描述了本發(fā)明，但應(yīng)當(dāng)理解，所用的術(shù)語是說明和示例性、而非限制性的術(shù)語。由于本發(fā)明能夠以多種形式具體實施而不脫離發(fā)明的精神或?qū)嵸|(zhì)，所以應(yīng)當(dāng)理解，上述實施例不限于任何前述的細(xì)節(jié)，而應(yīng)在隨附權(quán)利要求所限定的精神和范圍內(nèi)廣泛地解釋，因此落入權(quán)利要求或其等效范圍內(nèi)的全部變化和改型都應(yīng)為隨附權(quán)利要求所涵蓋。