CN114358102B 数据分类方法、装置、设备及存储介质 （腾讯科技（深圳）有限公司）

现根据分类距离阈值对待分类数据集进行聚类2获取样本距离集，该样本距离集中包括样本数据集中根据所述分类距离阈值，对待分类数据集合中的待分类数据进行聚类，得由数据系统运行中产生的历史数据和实时数据所述根据所述分类距离阈值，对待分类数据集合中的待分类数据进若从所述待分类数据集合中获取到目标待分类数据，计算所若存在类别集合与所述目标待分类数据之间的距离小于类别集合的优先级与其存储的数量以及建立的时长中的至少一若计算得到的距离小于所述分类距离阈值，确认存在类别集合若计算得到的距离不小于所述分类距离阈值，则从所述优先级顺若不存在类别集合与所述目标待分类数据之间的距离小于所述分若不存在类别集合，新建一类别集合，并将从所述待分类数据集合类数据存入该类别集合中，并返回执行若从所述待分类数据集合中获取到目标待分类数若存在类别集合，执行计算所述目标待分类数据与每个所述类别3根据所述目标待分类数据的特征值和所述类别集合对应的特征值，得对所述类别集合中包括的待分类数据的特征值求取均值，得到该根据所述目标待分类数据的特征值，更新该目标待分类数据所若不存在优先级最高的类别集合时，确认不存在类别集合与待分类数据之间的距离小于所述分类距离阈值，将所述目标待分类数据存放至该类别集若存在至少两个类别集合与所述目标待分类数据之间的距离小于所述分类距离阈值，将所述目标待分类数据存放至与目标待分类数据之间的距离为最若存在一个类别集合与所述目标待分类数据之间的距离小于所9.根据权利要求1至8任一项所述的数据分类方法，其获取所述概率密度函数曲线中概率取值满足指定条件时获取所述概率密度函数曲线中，概率取值为最小值时对应的目标距计算每个样本数据的特征值与该样本数据对应的剩余样本数据中每个样本数据的特4距离获取模块，用于获取样本距离集，该样本距离集中包数据分类模块，用于根据所述分类距离阈值，对待分类数据集的待分类数据包括由数据系统运行中产生的历史数据和实所述数据分类模块，还用于若从所述待分类数据集合中获取到目标所述数据分类模块，还用于按照各类别集合的优先级顺序，从各类述存储器中并被配置为由所述处理器执行以实现权利要求1-12中任意一处理器执行时实现权利要求1-12中任意一项所述方5及用于在存在类别集合时计算所述目标待分类数据与每个所6于根据所述目标待分类数据的特征值，更新该目标待分类数据所属类别集合对应的特征[0014]在一种可能的实施方式中，阈值获得模块包括曲线拟合子模块和阈值获得子模计算每个样本数据的特征值与该样本数据对应的剩余样本数据中每个样本数据的特征值每个样本数据的特征值与该样本数据对应的剩余样本数据中每个样本数据的特征值之间个程序被存储在所述存储器中并被配置为由所述处理器执行以实789[0050]样本距离集中的样本数据可以是从待分类数据集中随机选取的设定数量的待分重系数计算每个样本数据的特征值与该样本数据对应的剩余样本数据中每个样本数据的取值满足指定条件时对应的目标距离具体可以是获取概率取值为最小时对应的目标距离，也可以是从取值为概率密度函数曲线中小于预设值的点对应的距离中确认一目标距离作[0067]如图3中的A点所示，A点的横坐标为概率密度函数曲线中的极小值的点对应的目到的距离与待分类距离阈值进行比较，若存在与类别集合之间的距离小于分类距离阈值，任意一待分类数据作为聚类中心的步骤，直至对待分类数据集合中的所有数据完成分类，维坐标系中的位置确定一目标待分类数据，该目标待分类数据在N维坐标系中的位置为数数据两个待分类数据x和y之间的曼哈顿距离计算方法如下：于分类距离阈值，可以是在完成计算对一个待分类集合与目标待分类数据之间的距离后，待分类数据之间的距离小于分类距离阈值并执行后续分[0095]若存在类别集合与目标待分类数据之间的距离小于分类距离阈值，执行步骤[0096]若不存在类别集合与目标待分类数据之间的距离小于分类距离阈值，执行步骤[0109]在完成对目标待分类数据的分类之后，即在将目标待分类数据存入至类别集合[0117]具体的，可以获取银行系统对应的待分类数据集合中存该样本用户画像数据对应的剩余样本用户画像数据中每个样本用户画像数据的特征值之[0122]具体的，可以利用高斯混合模型拟合函数对样本距离集类用户画像数据的特征值，更新该目标待分类用户画像数据所属类别集合对应的特征值，[0135]特征值获取模块用于获取样本数据集中每个样本数据的特征值；距离获取子模本数据的特征值与该样本数据对应的剩余样本数据中每个样本数据的特征值之间的距离，得到包括每两个样本数据之间的距离的样本距离[0142]在一种可实施方式中，数据分类模块430还用于在从待分类数据集合中获取到目目标待分类数据之间的距离小于分类距离阈值时，将目标待分类数据存放至该类别集合；[0144]在一种可实施方式中，数据分类模块430包括特征值获得子模块和第一距离获得[0149]需要说明的是，本申请中装置400实施例与前述方法实施例是相互对应的，装置种包括可以执行前述方法的处理器102的电子设备100，该电子设备100可以为服务器10或子设备100的各种功能和处理数据。可选地，处理器102可以采用数字信号处理（Digital102可集成中央处理器（CentralProcessingUnit，CPU）、图像处理器（Graphics[0157]外设接口106可被用于将I/O(Input/Output，输入/输出)相关的至少一个外围设106中的任意一个或两个可以在单独的芯片或电路板上实现，本申请实施例对此不加以限(LocationBasedService，基于位置的服务)。定位组件112可以是基于GPS头和广角摄像头融合实现全景拍摄以及VR(VirtualReality，虚拟现实)拍摄功能或者其声波转换为电信号输入至处理器102进行处理，或者输入至射频组件108以实现语音通信。麦克风还可以是阵列麦克风或全向采集型麦克风。扬声器则用于将来自处理器102或射频组件108的电信号转换为声波。扬声器可以是传统的薄膜扬声器，也可以是压电陶瓷扬声屏118的表面或表面上方的触摸信号的能力。该触摸信号可以作为控制信号输入至处理器[0165]计算机可读存储介质可以是诸如闪存、EEPROM（电可擦除可编程只读存储器）、