一种有限样本条件下的恐动症分类方法、装置及设备

本发明提供一种有限样本条件下的恐动症分类方法、装置及设备，方法包括：读取患者的多模态行为与生理信号数据，并运用贝叶斯信息准则结合最大期望算法从所述数据中提取用于潜在类别分析的特征表示；所述特征表示包含时间戳和空间分布特性；将所述特征表示输入潜在类别分析模块，通过层次聚类方法确定最佳类别数和边界，并生成候选亚群集；对所述候选亚群集，通过引入信息论增强技术重新评估每个亚群的可能性，得到每个亚群的置信度得分；根据每个亚群的置信度得分，采用改进的密度峰值聚类算法去除冗余亚群，得到最终亚群集；将所述最终亚群集输入至训练过的分类模块，以估计每个亚群的恐动症类别，进而根据类别实现精准的恐动症分类。