【摘 要】
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为了准确描述高校学生心理健康风险变化特点，提出了基于数据驱动的高校学生心理健康风险预测。首先采集高校学生心理健康风险数据，利用K-means聚类方法对心理健康风险数据进行预处理，然后采用模糊综合评判方法依据聚类结果构建评判矩阵，得到相应权重，最后依据最大隶属度原则得到高校学生心理健康风险预测结果。实验结果表明，文中方法可有效预测高校学生心理健康风险数据，预测结果的可信度较高。
【机 构】
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华中科技大学同济医学院医药卫生管理学院
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目（72074088）；
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为了准确描述高校学生心理健康风险变化特点，提出了基于数据驱动的高校学生心理健康风险预测。首先采集高校学生心理健康风险数据，利用K-means聚类方法对心理健康风险数据进行预处理，然后采用模糊综合评判方法依据聚类结果构建评判矩阵，得到相应权重，最后依据最大隶属度原则得到高校学生心理健康风险预测结果。实验结果表明，文中方法可有效预测高校学生心理健康风险数据，预测结果的可信度较高。
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