基于支持向量机的数据分类器集成方法、装置及存储介质

摘要

本发明涉及一种基于支持向量机的数据分类器集成方法、装置及存储介质，方法包括：获取训练集；根据已知的初始时刻的初始模型，循环迭代模型生成步骤标定步数，获得多个模型和各个模型的权重；其中，所述模型生成步骤包括：根据已知的前一时刻的模型在所述训练集中进行选择性抽样，获得当前样本集，采用支持向量机训练所述当前样本集，获得当前模型，并根据预设规则确定所述当前模型的权重；根据生成的所有模型和对应的权重进行集成，确定最终模型，并根据所述最终模型确定数据分类器；将待分类数据输入所述数据分类器，对所述待分类数据进行分类。本申请的技术方案，能够降低数据分类过程中训练模型的复杂度，并提高训练速度。