一种基于机器学习的人工智能数据分析方法及系统

本发明公开了一种基于机器学习的人工智能数据分析方法及系统，包括如下步骤：步骤一：采集并标准化原始数据并进行嵌入处理，得到数据特征向量；步骤二：将数据特征向量映射至黎曼流形空间中；步骤三：利用Gromov–Hausdorff测度计算每两个样本点之间的距离，建立初始因果潜图；步骤四：构建因果势能张量场；步骤五：采用Ricci曲率扰动机制得到演化后因果潜图；步骤六：在演化后因果潜图中计算测地线距离作为信息传播路径；步骤七：构建因果关系模型；步骤八：基于因果关系模型执行反事实推理，模拟输入变量扰动对输出结果的因果影响，并进行可视化输出。本发明融合黎曼流形嵌入与曲率演化方法，实现因果结构建模的智能数据分析。