1.一种问卷缺失数据的填补方法，其特征在于，包括以下步骤：基于第一先验知识建立先验隶属度矩阵；

基于体检数据集和所述先验隶属度矩阵进行关于松弛条件的聚类并迭代，得到簇类中心；

基于所述簇类中心和问卷信息构建不同群体的习惯特征提示向量；

根据所述习惯特征提示向量，对缺失问卷信息的体检数据进行缺失值填补；

所述基于第一先验知识建立先验隶属度矩阵这一步骤，其具体包括：获取体检数据；

引入专家意见对所述体检数据进行对比，得到任意两样本数据间约束关系；

根据所述任意两样本数据间约束关系，构建初始约束矩阵；

根据所述初始约束矩阵构建先验隶属度矩阵；

所述约束关系包括必连约束、勿连约束和无关系约束；

所述基于体检数据集和所述先验隶属度矩阵进行关于松弛条件的聚类并迭代，得到簇类中心这一步骤，其具体包括：以体检数据集和所述先验隶属度矩阵为输入，进行聚类，待聚类稳定后得到初始聚类中心和初始隶属度矩阵；

引入松弛条件；

按照预设规则更新约束矩阵；

以加入松弛条件后的隶属度矩阵、聚类中心、以及更新后的约束矩阵作为输入，进行聚类，得到更新后的隶属度矩阵和聚类中心；

对更新后的隶属度矩阵引入松弛条件并再次更新约束矩阵；

重复步骤：进行聚类、得到更新后隶属度矩阵和聚类中心、对隶属度矩阵引入松弛条件、更新约束矩阵，直至满足预设条件，以最后一次迭代的聚类中心为最终的簇类中心；

加入松弛条件后的隶属度矩阵满足以下条件：其中，a表示松弛值，uij表示隶属度，i表示簇类编号，j表示样本编号，c表示簇类数；

所述约束矩阵的更新规则具体为：

对于初始约束矩阵中的非0的值，进行始终保留；

对于初始矩阵中为0值，以每一次迭代后所获得的结果约束矩阵的值为准进行更新；

所述基于所述簇类中心和问卷信息构建不同群体的习惯特征提示向量这一步骤，其具体包括：统计参与聚类的不同群体中的问卷信息数据，得到不同群体的习惯特征；

将所述不同群体的习惯特征和所述簇类中心结合，得到不同群体的体检特征向量和习惯特征向量；

根据所述不同群体的体检特征向量和习惯特征向量，构造不同群体的习惯特征提示向量。

2.根据权利要求1所述一种问卷缺失数据的填补方法，其特征在于，所述根据所述习惯特征提示向量，对缺失问卷信息的体检数据进行缺失值填补这一步骤，其具体包括：计算缺失问卷信息的体检数据与体检特征特征向量的欧氏距离，得到相似程度；

根据所述相似程度，以对应该群体的的习惯特征提示向量对确实信息进行填补。

3.一种问卷缺失数据的填补系统，其特征在于，用于执行如权利要求1所述的一种问卷缺失数据的填补方法，包括：群体特征挖掘模块，基于第一先验知识建立先验隶属度矩阵；基于体检数据集和所述先验隶属度矩阵进行关于松弛条件的聚类并迭代，得到簇类中心；基于所述簇类中心和问卷信息构建不同群体的习惯特征提示向量；

缺失填补模块，根据所述习惯特征提示向量，对缺失问卷信息的体检数据进行缺失值填补。

4.一种问卷缺失数据的填补装置，其特征在于，包括：至少一个处理器；

至少一个存储器，用于存储至少一个程序；

当所述至少一个程序被所述至少一个处理器执行，使得所述至少一个处理器实现如权利要求1‑2任一项所述一种问卷缺失数据的填补方法。