基于联邦学习的糖尿病临床试验数据智能聚类分析系统及方法

本发明涉及数据分析技术领域，具体地说，涉及基于联邦学习的糖尿病临床试验数据智能聚类分析系统及方法。包括：数据采集与预处理单元；联邦隐私保护单元；动态聚类建模单元，用于构建自适应糖尿病数据特征的聚类模型，采用分层联邦架构与动态参数聚合算法，结合糖尿病病程时间衰减因子与临床特征权重调整策略，实现多源异构数据的联合聚类分析；双轨验证优化单元；智能决策支持单元。本发明引入糖尿病病程时间衰减因子与临床特征关联矩阵，构建动态权重向量并应用于聚类距离计算，使模型能自适应不同病程阶段临床特征的动态变化，提升了对多中心异构数据的适配性，增强了聚类结果的稳定性。