摘要
本发明涉及一种数据价值评估方法、电子设备及介质。该方法包括对高维数据降维处理,获得低维特征数据;计算低维特征数据的代表性并进行聚类;从聚类结果中选择代表性最高的样本,构成代表性样本集合;利用初步评估方法对代表性样本进行数据价值评估,获取其数据价值;根据评估结果,结合未评估样本的代表性,对未评估样本进行数据价值补全,形成补全数据价值集合;以高维数据和完整标注为输入,构建并优化数值富集模型;利用训练后的数值富集模型完成高维数据的最终价值评估。该方法通过代表性样本筛选和数值富集模型的引入,降低了数据价值评估的计算复杂度与时间成本。