[发明专利]数据分类方法、装置及设备

说明书

本申请实施例提供一种数据分类方法、装置及设备，该方法包括：获取训练集和待分类对象；将所述训练集划分为多个子训练集；确定所述待分类对象与每个子训练集之间的残差集合，所述残差集合中包括多个残差；根据所述待分类对象与每个子训练集之间的残差集合，确定所述待分类对象的类别。提高了图像分类的性能。

技术领域

本申请涉及图像处理领域，尤其涉及一种数据分类方法、装置及设备。

背景技术

数据分类(例如图像分类等)的应用越来越广泛，目前，可以通过稀疏表示分类算法对数据进行分类。

可以通过聚类SRC算法对训练数据集进行处理，以构造超完备字典，其中，超完备字典包括多个字典原子。当需要获取待测数据的类别时，可以通过字典原子的线性组合获取待测数据对应的稀疏表示信号，计算稀疏表示信号和字典原子的残差，并根据该残差确定待测数据的类别。但是，聚类SRC算法的复杂度随着训练数据量的增加而增高，因此，当训练数据量过大时，聚类SRC算法的训练时间会急剧增加，导致数据分类的效率较低。

发明内容

本申请提供一种数据分类方法、装置及设备。提高了数据分类的效率。

第一方面，本申请实施例提供一种数据分类方法，包括：

获取训练集和待分类对象；

将所述训练集划分为多个子训练集；

确定所述待分类对象与每个子训练集之间的残差集合，所述残差集合中包括多个残差；

根据所述待分类对象与每个子训练集之间的残差集合，确定所述待分类对象的类别。

在一种可能的实施方式中，根据所述待分类对象与每个子训练集之间的残差集合，确定所述待分类对象的类别，包括：

根据所述待分类对象与每个子训练集之间的残差集合，确定第一原子集合，所述第一原子集合中包括多个原子，所述原子为子训练集中每一类数据的聚类中心；

对所述待分类对象与每个子训练集之间的残差集合中同类数据的残差求和，得到残差和；

根据所述残差和以及所述第一原子集合，确定所述待分类对象的类别。

在一种可能的实施方式中，根据所述待分类对象与每个子训练集之间的残差集合，确定第一原子集合，包括：

在每个残差集合中确定最小残差，得到M个最小残差，所述M为大于或等于 2的整数，所述M为所述子训练集的数量；

在所述M个最小残差中确定N个最小残差，所述N为小于或等于所述M的整数；

确定所述第一原子集合包括所述N个最小残差对应的原子集合。

在一种可能的实施方式中，在所述M个最小残差中确定N个最小残差，包括：

对所述M个最小残差按照从小到大的顺序排序；

将排序后的前N个最小残差确定为所述N个最小残差。

在一种可能的实施方式中，根据所述残差和以及所述第一原子集合，确定所述待分类对象的类别，包括：

根据所述第一原子集合，确定所述待分类对象对应的第一稀疏信号；

根据所述第一稀疏信号和所述待分类对象，确定第一残差；

根据所述第一残差和所述残差和，确定目标残差；

根据所述目标残差，确定所述待分类对象的类别。

在一种可能的实施方式中，针对任意一个子训练集，确定所述待分类对象与所述子训练集之间的残差集合，包括：