1.一种改进型聚类算法的信息漏洞分析方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤一、构建聚类中心点，将聚类中心点作为聚类密度最大的点，并设置局部密度和与中心点的距离；

步骤二、采用自适应特征分割模型对输入的数据信息进行分割，并逐次对每个数据区域的状态数据存储节点进行自动筛选控制；筛选出来的数据信息被存储；

自动筛选控制方法为时间序列索引模型，其中时间序列索引模型函数为：（1）

公式（1）中， 表示外部数据环境影响因素， 表示时间序列索引模型本身影响因素， 表示第 个分布式数据集合的影响因素， 表示第n个分布式数据集合受到外部环境影响因素的方差；

步骤三、设置数据漏洞分析增益模型，数据漏洞分析增益模型函数表达式为：（2）

公式（2）中， 表示信息漏洞数据特征提取的节点数，信息漏洞数据分布数据存储节点的数据集为 ， 表示信息漏洞数据特征状态函数，为信息漏洞数据特征提取的节点数的初始值， 表示分布式数据集个数，表示数据漏洞分析增益模型函数标识；通过数据漏洞分析增益模型计算数据存储节点的采样数据集信息；

步骤四、对提取到的信息漏洞数据进行评估，输出信息漏洞数据评估结果。

2.根据权利要求1所述的一种改进型聚类算法的信息漏洞分析方法，其特征在于：自适应特征分割模型包括以下方法：步骤(1)、将信息数据集合构建成不同数据属性的特征学习模块，对信息数据集合中的数据信息通过不同的数据属性进行数据信息分类；

步骤(2)、提取信息数据集合信息特征，对所提取到的信息数据进行分解，并将分解出的信息数据信息与设置的数据信息进行对比；

步骤(3)、构建信息数据集合的学习网络模型，设置阈值调整系数，将漏洞数据信息识别出来，识别方法为信息比较方法；

步骤(4)、对信息数据集合特征进行输出，当分割出的数据信息特征与阈值信息不相等时，则返回步骤(2)，则重新进行数据信息分析。

3.根据权利要求1所述的一种改进型聚类算法的信息漏洞分析方法，其特征在于：自动筛选控制的方法通过自适应模糊控制方法；

控制器输出的计算公式为：

（3）

公式（3）中， 、 和 为控制器的参数， 表示控制器偏差值，表示控制器偏差值的参数系数；

（4）

公式（4）中， 、 和 为控制器的初始状态值；在设定的采样周期时间内得到相应的控制变量为 、 和 。

4.根据权利要求1所述的一种改进型聚类算法的信息漏洞分析方法，其特征在于：漏洞分析增益模型内还设置有漏洞检测模块。

5.根据权利要求4所述的一种改进型聚类算法的信息漏洞分析方法，其特征在于：所述漏洞检测模块实现漏洞检测的方法为：采用模糊 均值聚类算法对提取的信息漏洞数据特征信息进行信息聚类处理，信息漏洞数据识别的自适应加权学习函数为： （5）

式（5）中， 表示自适应加权学习函数的融合数据信息， 表示信息聚类处理的自适应加权学习系数， 表示分布式数据集个数， 表示加权调节系数， 表示权重值， 表示第i个权重值 ，  表示第i个信息漏洞数据特征识别概率， 表示第n个信息漏洞数据特征识别概率；

设置信息漏洞数据评价的置信度为95%，根据均匀正态分布特性，则：（6）

式（6）中， ，当 时，表示信息漏洞数据评价集以95%概率聚敛， 表示信息漏洞数据评价置信度分布函数， 表示信息漏洞数据评估的关联规则判决统计量，表示信息漏洞数据评估的关联规则判决统计量正态分布函数的期望值，在满足收敛条件下，信息漏洞数据评价的最小约束函数为： （7）

式（7）中， 表示自适应加权学习函数的融合数据信息输出时最小约束函数输出值，表示信息漏洞数据评价的代价函数， 表示自适应加权学习函数的融合数据信息输出时最小约束函数输出值的求和上限的值；

信息漏洞数据信息优化配置和访问控制目标函数为：  （8）

式（8）中， 表示对信息漏洞数据识别的模糊聚类中心，信息漏洞数据评估的关联规则判决统计量为： （9）

式（9）中， 表示信息漏洞数据数采样序列， 表示两个变元的相关度， ，表示均值。

6.根据权利要求1所述的一种改进型聚类算法的信息漏洞分析方法，其特征在于：信息漏洞数据评估方法为：信息漏洞数据评估方法通过信息漏洞数据信息分布式调度配置权值 调整数据信息：（10）

式（10）中， 表示信息漏洞数据时间序列采样， 中的 表示信息漏洞数据时间序列采样类型， 表示时间， 表示关联分布特征， 表示关联分布特征中的函数表示特征， 表示信息漏洞数据存在的子空间，采用指数预测法，得到信息漏洞数据评估的指数预测模型为：（11）

式（11）中， 表示不同信息漏洞类型数据集的样本总数， 、 和 分别表示信息漏洞数据信息均衡配置的权重， 表示趋势项指数， 表示水平项指数， 表示时序项指数，通过信息漏洞数据评估的指数预测模型能够实现漏洞数据信息的分类与计算，得到信息漏洞数据的均衡控制效益函数 为： （12）

式（12）中， 表示信息漏洞数据信息的集合数据量， 表示统计误差， 表示统计误差的最小值， 表示实际信息漏洞数据的增益系数，采用相空间重构方法对信息漏洞数据信息进行模糊抽取和特征筛选，实现信息漏洞数据状态监控和预测。