[发明专利]一种面向数据分类的特征权重确定方法及装置

摘要

本发明实施例提供了一种面向数据分类的特征权重确定方法及装置，方法包括：获取各类别的训练数据，初始化每个训练数据的当前特征权重为相同值，获取预设的执行数量；依次执行循环次数为执行数量的下列步骤：将各训练数据的当前特征权重确定为对应各训练数据的第一特征权重；针对每个训练数据，将该训练数据作为第一训练数据，并计算第一训练数据与其他各训练数据的欧式距离；根据计算的欧式距离，确定其他各训练数据的样本权重；根据其他各训练数据的样本权重、第一训练数据的第一特征权重、以及预先构建的多目标优化函数，确定第一训练数据的当前特征权重。应用本发明实施例，可以确定每个训练数据的特征权重，进而能够准确的对数据进行分类。

主权项

一种面向数据分类的特征权重确定方法，其特征在于，包括：获取各类别的训练数据，初始化每个训练数据的当前特征权重为相同值，并获取预设的执行数量；将各训练数据的当前特征权重确定为对应各训练数据的第一特征权重；针对每个训练数据，将该训练数据作为第一训练数据，并根据每个训练数据的第一特征权重，计算所述第一训练数据与其他各训练数据的欧式距离；根据所述第一训练数据与其他各训练数据的欧式距离，确定其他各训练数据的样本权重；根据其他各训练数据的样本权重、所述第一训练数据的第一特征权重、以及预先构建的多目标优化函数，确定所述第一训练数据的当前特征权重；判断已执行的循环次数是否为所述执行数量；如果否，返回执行所述将各训练数据的当前特征权重确定为对应各训练数据的第一特征权重的步骤。