[发明专利]一种基于样本集的多属性目标的分类方法

权利要求书

1.一种基于样本集的多属性目标的分类方法，其特征在于：

所述样本集为已知样本集，所述已知样本集包含至少一个样本，所述已知样本集中的样本至少具有类别属性，且所述已知样本集中的样本的所有属性的取值为已知；对于一个具有与所述已知样本集中的样本部分或者全部相同的属性，且类别属性的值未知，其他属性的值已知的待分类目标，分类方法包括如下步骤：

1）选择待分类目标的一个已知属性，将所述已知样本集作为待筛选样本集；

2）根据所选择的待分类目标的已知属性的取值，在给定的阈值范围内，从待筛选样本集中筛选出样本子集；

3）判断筛选出的样本子集是否具有单一的类别属性，如果是，则待分类目标的类别为该单一类别；否则选择待分类目标的一个新的已知属性，将筛选出的样本子集作为待筛选样本集，重复步骤2）、3），直到本次分类完成或本次分类失败。

2.如权利要求1所述的基于样本集的多属性目标的分类方法，如果分类过程中筛选出的样本子集为空，则本次分类失败。

3.如权利要求2所述的基于样本集的多属性目标的分类方法，其特征在于：在本次分类失败情况下，对该待分类目标进行人为类别判定，将该待分类目标以及人为判定的类别信息加入所述已知样本集中，用于后续其他目标的分类。

4.如权利要求1所述的基于样本集的多属性目标的分类方法，如果待分类目标的所有已知属性遍历完，筛选出的样本子集不具有单一的类别属性，则本次分类失败。

5.如权利要求4所述的基于样本集的多属性目标的分类方法，其特征在于：在本次分类失败情况下，获取待分类目标更多的新属性，基于新属性对样本子集进一步筛选，以获得更明确的或者单一的所属类别。

6.如权利要求1所述的基于样本集的多属性目标的分类方法，从待筛选样本集中筛选出样本子集的方法为：遍历待筛选样本集中的每个样本，检查该样本的选定属性的值是否在所述给定的阈值范围内，如果在范围内，则样本子集包含该样本，否则样本子集不包含该样本。

7.如权利要求1或4所述的基于样本集的多属性目标的分类方法，其特征在于：如果筛选出的样本子集不具有单一的类别，则待分类目标的类别为特定类别的可信度，与特定类别的样本在样本子集中的数量的比例相同。

8.如权利要求1所述的基于样本集的多属性目标的分类方法，其特征在于：

所述给定的阈值范围是以所述待分类目标已知属性的取值为基准，根据经验给出上下偏差，所获得的一个取值区间。

9.如权利要求1所述的基于样本集的多属性目标的分类方法，其特征在于选择待分类目标的已知属性时，优先选择获取代价较小的。

10.如权利要求1所述的基于样本集的多属性目标的分类方法，所述的待分类目标确定类别后，加入所述已知样本集中，用于后续其他目标的分类。