[发明专利]一种样本数据类别确定方法和设备在审
| 申请号： | 201710385273.6 | 申请日： | 2017-05-26 |
| 公开（公告）号： | CN107273918A | 公开（公告）日： | 2017-10-20 |
| 发明（设计）人： | 康明;王江;张斌德 | 申请（专利权）人： | 国信优易数据有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京青松知识产权代理事务所(特殊普通合伙)11384 | 代理人： | 郑青松 |
| 地址： | 100070 北京市丰台*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种样本数据类别确定方法，包括基于使用投影方向向量对样本数据进行投影得到的投影特征值，以及该投影特征值对样本数据进行分类，构造投影目标函数，使得投影目标函数的函数值越优，表征分类结果中每个分类内部特征值聚集度越高，且各分类之间聚集度越低；基于投影目标函数建立分类模型；将样本数据输入分类模型，采用预设遗传算法对投影方向向量进行迭代，直到得到的投影方向向量使投影目标函数的函数值达到最优；将基于得到的投影方向向量对样本数据进行分类的分类结果确定为最终分类结果。本发明的另一方面还提供一种样本数据类别确定设备。本发明能够使得对高维数据分类客观且准确度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 样本 数据 类别 确定 方法 设备 | ||
【主权项】：
一种样本数据类别确定方法，其特征在于，包括：基于使用投影方向向量对样本数据进行投影得到的投影特征值，以及根据得到的投影特征值对样本数据进行分类得到的分类结果，构造投影目标函数，使得所述投影目标函数的函数值越优，表征分类结果中每个分类内部特征值聚集度越高，且各分类之间聚集度越低；基于所述投影目标函数建立分类模型；将样本数据输入所述分类模型，采用预设遗传算法对投影方向向量进行迭代，直到得到的投影方向向量使所述投影目标函数的函数值达到最优；将基于所述得到的投影方向向量对样本数据进行分类的分类结果确定为最终分类结果。
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