[发明专利]数据分类方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质

权利要求书

1.一种数据分类方法，其特征在于，所述方法包括：

获取待分类数据；

利用鲸鱼优化算法计算出与所述待分类数据相对应的第一类别中心和第一目标适应值；

根据所述第一类别中心和涡流搜索算子计算得到第二类别中心和第二目标适应值；

比较所述第一目标适应值和所述第二目标适应值，以根据比较结果确定所述第一类别中心或所述第二类别中心为目标类别中心；

基于所述目标类别中心对所述待分类数据进行分类。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

所述根据所述第一类别中心和涡流搜索算子计算得到第二类别中心和第二目标适应值，包括：

执行所述涡流搜索算子，以所述第一类别中心为搜索中心，通过高斯分布产生所述第二类别中心；

根据所述第二类别中心得到所述第二目标适应值。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，

所述通过高斯分布产生所述第二类别中心，包括：

通过以下公式产生所述第二类别中心：

其中，d为搜索空间的维数，μ是所述第一类别中心，θ为协方差矩阵，x是所述第二类别中心。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，

所述协方差矩阵为θ＝σ²·(I)_d×d；

其中，σ²为方差的分布，I是一个d×d的单位矩阵。

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，

所述高斯分布的搜索半径随着迭代步数的增加而变化；

其中，所述搜索半径满足以下条件：

γ_t＝γ₀·(1/y)gammaincinv(y,a_t)；

其中，γ₀初始搜索半径，a_t为缩放因子，y为常数。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

所述比较所述第一目标适应值和所述第二目标适应值，以根据比较结果确定所述第一类别中心或所述第二类别中心为目标类别中心，包括：

对所述第一目标适应值和所述第二目标适应值进行比较，以得到所述比较结果；

若所述比较结果为所述第一目标适应值优于所述第二目标适应值，则将所述第一类别中心确定为所述目标类别中心；

若所述比较结果为所述第二目标适应值优于所述第一目标适应值，则将所述第二类别中心确定为所述目标类别中心。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

所述利用鲸鱼优化算法计算出与所述待分类数据相对应的第一类别中心和第一目标适应值，包括：

对所述待分类数据进行随机初始化，以得到所述待分类数据对应的种群；

根据所述种群和目标函数，得到每一种群中的个体对应的所述第一目标适应值；

对多个所述第一目标适应值进行降序排序，将排在第一的所述第一目标适应值对应的种群个体确定为所述第一类别中心。

8.一种数据分类装置，其特征在于，所述数据分类装置包括：

获取单元，用于获取待分类数据；

第一处理单元，用于利用鲸鱼优化算法计算出与所述待分类数据相对应的第一类别中心和第一目标适应值；

第二处理单元，用于根据所述第一类别中心和涡流搜索算子计算得到第二类别中心和第二目标适应值；

比较单元，用于比较所述第一目标适应值和所述第二目标适应值，以根据比较结果确定目标类别中心；

分类单元，用于基于所述目标类别中心对所述待分类数据进行分类。

9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括处理器和所述处理器连接的存储器；

其中，所述存储器用于存储程序数据，所述处理器用于执行所述程序数据，以实现如权利要求1-7任一项所述的方法。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质用于存储程序数据，所述程序数据在被处理器执行时，用于实现如权利要求1-7任一项所述的方法。