[发明专利]一种数据分类方法在审
| 申请号： | 201810415714.7 | 申请日： | 2018-05-03 |
| 公开（公告）号： | CN108596268A | 公开（公告）日： | 2018-09-28 |
| 发明（设计）人： | 赵寒枫;陈佐;杨胜刚;陈邦道;梅雪松;余湘军;李浩之;王芍 | 申请（专利权）人： | 湖南大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 湖南兆弘专利事务所(普通合伙) 43008 | 代理人： | 邹大坚;胡君 |
| 地址： | 410082 湖南省长沙市*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本发明公开一种数据分类方法，步骤包括：S1.获取用于训练分类器的训练集样本，并按照训练所需迭代次数将获取的训练集样本进行等分，得到多个训练子集样本；S2.基于Adaboost算法使用多个弱分类器分别对各训练子集样本进行训练，且每个弱分类器训练时，选择部分训练子集样本以及上一个弱分类器得到的部分错误样本组合构成最终的训练样本，由训练完成后的各弱分类器得到最终的ADB强分类器；S3.使用训练得到的ADB强分类器对待分类数据进行分类，输出分类结果。本发明分类训练时数据完整，且可避免训练数据成倍数增长及过拟合，具有实现原理简单、分类效率及精度高等优点。 | ||
| 搜索关键词： | 弱分类器 训练子集 样本 训练集样本 强分类器 数据分类 训练分类器 错误样本 分类结果 分类数据 分类效率 数据完整 训练数据 训练样本 分类 迭代 拟合 输出 | ||
【主权项】：
1.一种数据分类方法，其特征在于，步骤包括：S1.获取用于训练分类器的训练集样本，并按照训练所需迭代次数将获取的所述训练集样本进行等分，得到多个训练子集样本；S2.基于Adaboost算法使用多个弱分类器分别对各所述训练子集样本进行训练，且每个弱分类器训练时，选择部分训练子集样本以及上一个弱分类器得到的部分错误样本组合构成最终的训练样本，由训练完成后的各弱分类器得到最终的ADB强分类器；S3.使用训练得到的所述ADB强分类器对待分类数据进行分类，输出分类结果。
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