基于连续优化的因果发现方法、装置、设备及介质

本发明提供了一种基于连续优化的因果发现方法、装置、设备及介质，方法包括：获取疾病诊断数据样本集；通过高斯混合核聚类对疾病诊断数据样本集进行聚类，得到多个样本集；利用课程学习机制对样本集进行自适应训练，根据训练过程不同样本的表现，将样本分为课程样本和候选样本，并随着训练过程的迭代，根据每一阶段的候选样本表现不断更新并确定下一阶段的课程样本，最终学习到全部的训练样本；通过动态权重剪枝，根据不同课程学习阶段的课程学习结果动态调整学习边的权重；根据权重矩阵得到因果结构，根据因果结构，获取与疾病相关的影响因素之间的因果关系。本发明减少了数据中样本噪声的影响，具有良好的泛化能力和较高的准确度。