基于半监督深度分类算法的数据分类方法、设备及装置

摘要

本发明属于数据处理技术领域，公开了一种基于半监督深度分类算法的数据分类方法、设备及装置。该方法包括：根据有标签数据和无标签数据构建的训练数据集对初始半监督分类模型进行训练，得到目标半监督分类模型，通过目标半监督分类模型对从数据源获取的原始数据进行处理，以获取目标数据，通过目标数据对预设分类器进行训练，得到训练后的目标分类器，并通过目标分类器对待分类数据进行分类。由此，由有标签数据和无标签数据训练构建的初始半监督分类模型，使得到的目标半监督分类模型学习了数据全样本分布，并通过目标半监督分类模型得到优化数据对分类器训练，使用于分类器训练的数据具有全面性与准确性，从而使分类器具有较高分类准确性。