一种K-means算法中获取目标类别数的方法和系统

摘要

本申请提供了一种K‑means算法中获取目标类别数的方法和系统，涉及算法领域。该方法包括：获取数据集中第一聚类中心与其他样本的距离；将所述第一距离小于预设的距离阈值的第一样本确定为第一目标类别；将所述距离大于所述距离阈值的样本确定为第二聚类中心；获取与所述第二聚类中心的距离小于所述距离阈值且不属于所述第一目标类别的第二样本，并将所述第二样本确定为第二目标类别。本申请使得训练集被分为多个小训练集，去除了老训练集中的冗余数据，提升了训练集的训练效率和训练精度。