1.一种基于半监督的人类活动数据流检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于半监督的人类活动数据流检测方法，其特征在于，s1构建初始模型的具体步骤如下：
3.根据权利要求1或2任一所述的基于半监督的人类活动数据流检测方法，其特征在于，微簇半径rmc和中心cmc的计算方法如下：
4.根据权利要求1所述的基于半监督的人类活动数据流检测方法，其特征在于，输出新类链表的具体步骤如下：
5.根据权利要求4所述的基于半监督的人类活动数据流检测方法，其特征在于，验证微簇有效性的具体方法为：将活动数据样本数量和阈值进行比较，如果活动数据样本数大于等于阈值，则表明该微簇是有效的；如果活动数据样本数小于阈值，并且将其丢弃。
6.根据权利要求4所述的基于半监督的人类活动数据流检测方法，其特征在于，计算局部离群因子具体步骤如下：
7.根据权利要求1所述的基于半监督的人类活动数据流检测方法，其特征在于，s3更新模型的具体步骤如下：
8.根据权利要求1或8任一所述的基于半监督的人类活动数据流检测方法，其特征在于，模型以在线的方式更新。
9.根据权利要求1、2、4～7任一所述的基于半监督的人类活动数据流检测方法，其特征在于所述基于半监督的人类活动数据流检测应用于帕金森综合征的辅助诊断。