一种基于机器学习的心理健康异常识别方法

本发明公开了一种基于机器学习的心理健康异常识别方法，包括以下步骤：S1，采集临床数据库中的心理健康评估数据并进行预处理；S2，构建症状关联图G，以症状为节点，皮尔逊相关系数定义边，生成邻接矩阵A和与特征矩阵X；S3，构建并优化异常识别模型；S4，进行模型训练和异常检测。本发明能实现对症状数据的精准分类和异常检测，从而能够有效提升数据分析的准确性、提高模型对复杂症状关系的适应能力，并提供高效、可扩展的自动化处理方案，从而为相关领域的研究与应用提供更可靠的技术支持。