[發(fā)明專利]一種對象分類方法、裝置、終端設備及存儲介質

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202111270518.3
• 申請日: 2021-10-29
• 公開（公告）號: CN113920373A
• 公開（公告）日: 2022-01-11
• 發(fā)明（設計）人: 王洪波;余濤;楊貴鋒
• 申請（專利權）人: 平安銀行股份有限公司
• 主分類號: G06V10/764
• 分類號: G06V10/764;G06V10/762;G06V10/774
• 代理公司: 深圳中一聯(lián)合知識產(chǎn)權代理有限公司 44414
• 代理人: 任敏

1.一種對象分類方法，其特征在于，包括：

獲取待分類數(shù)據(jù)；所述待分類數(shù)據(jù)通過待分類對象的特征向量描述；

獲取對包括多個樣本數(shù)據(jù)的樣本集進行聚類操作得到的樣本子集；所述樣本數(shù)據(jù)由一個樣本對象的特征向量和所述樣本對象所屬的類別組成，每個所述樣本子集中均包括至少一個所述樣本數(shù)據(jù)，所述樣本子集的數(shù)量小于所述樣本集中包括的樣本數(shù)據(jù)的數(shù)量；

分別計算所述待分類數(shù)據(jù)與每個所述樣本子集之間的第一距離值；

從所有所述樣本子集中確定出K個樣本子集，將所述K個樣本子集對應的類別中出現(xiàn)頻率最高的類別確定為所述待分類對象所屬的類別；所述K個樣本子集各自對應的所述第一距離值均小于除所述K個樣本子集之外的任一樣本子集對應的所述第一距離值，所述樣本子集對應的類別由所述樣本子集包括的各個樣本數(shù)據(jù)中的樣本對象所屬的類別確定得到。

2.根據(jù)權利要求1所述的方法，其特征在于，在所述分別計算所述待分類數(shù)據(jù)與每個所述樣本子集之間的第一距離值之前，所述方法還包括：

將所述樣本集中的每個樣本數(shù)據(jù)均作為一個樣本子集；

重復執(zhí)行計算每兩個樣本子集之間的第二距離值，將所有所述第二距離值中的最小值對應的至少兩個樣本子集合并為一個新的樣本子集的步驟，直至所述樣本子集的數(shù)量等于或小于預設數(shù)目為止。

3.根據(jù)權利要求2所述的方法，其特征在于，所述兩個樣本子集中至少有一個樣本子集包括多個樣本數(shù)據(jù)；對應地，所述計算每兩個樣本子集之間的第二距離值，包括：

計算所述兩個樣本子集的其中一個樣本子集中的每個樣本數(shù)據(jù)與另一個樣本子集中的每個樣本數(shù)據(jù)之間的歐式距離；

將所有所述歐式距離的平均值確定為所述兩個樣本子集之間的第二距離值。

4.根據(jù)權利要求1至3任一項所述的方法，其特征在于，所述樣本子集中包括多個樣本數(shù)據(jù)；對應地，所述分別計算所述待分類數(shù)據(jù)與每個所述樣本子集之間的第一距離值，包括：

基于所述樣本子集包括的各個樣本數(shù)據(jù)中的樣本對象的特征向量確定所述樣本子集的特征向量；

基于所述待分類對象的特征向量、所述樣本子集的特征向量及第二距離值計算公式，計算所述待分類數(shù)據(jù)與所述樣本子集之間的第一距離值，所述第二距離值計算公式為：

其中，dist(X,Y)為所述待分類數(shù)據(jù)與所述樣本子集之間的第一距離值，n為所述待分類對象的特征向量包括的特征維度的數(shù)目，x_i為所述待分類對象的特征向量中第i個特征維度的元素的值，y_i'為所述樣本子集的特征向量中第i個特征維度的元素的值。

5.根據(jù)權利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述樣本子集包括的各個樣本數(shù)據(jù)中的樣本對象的特征向量確定所述樣本子集的特征向量，包括：

計算所述樣本子集包括的所有所述樣本數(shù)據(jù)中的樣本對象的特征向量在每個特征維度的均值；

將由所有所述特征向量在各個特征維度的均值組成的向量確定為所述樣本子集的特征向量。

6.根據(jù)權利要求1至3任一項所述的方法，其特征在于，在所述將所述K個樣本子集對應的類別中出現(xiàn)頻率最高的類別確定為所述待分類對象所屬的類別之前，所述方法還包括：

將所述樣本子集包括的所有樣本數(shù)據(jù)中的樣本對象所屬的類別中出現(xiàn)頻率最高的類別確定為所述樣本子集對應的類別。

7.根據(jù)權利要求1至3任一項所述的方法，其特征在于，所述待分類對象為用戶，所述待分類數(shù)據(jù)為用戶特征數(shù)據(jù)；

或者，所述待分類對象為視頻，所述待分類數(shù)據(jù)為視頻數(shù)據(jù)。