为解决高校学生心理健康评估不够准确的问题，提出了基于大数据驱动的高校学生心理健康评估方法。确定相空间重构的最佳时间延迟，利用虚假最近邻近算法选择最佳嵌入维数，提取维数特征向量作为大数据聚类的混沌特征向量，根据该向量确定混沌关联位置特征，实现大数据聚类；利用大数据聚类结果结合层次分析法构建高校学生心理健康评估指标体系，在此基础上构建心理健康评估模型。经分析证明，该评估方法具有较高的准确性，且评估速度较快，能量消耗较小，适合在高校中推广使用。
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