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摘要：本发明提供样本集生成方法、分类模型训练方法及数据分类方法，其中所述样本集生成方法包括：获取初始样本集；基于所述初始样本集中各样本数据的数据类型，对所述各样本数据进行分类识别，确定目标样本数据，其中，所述目标样本数据为属于同一数据类型的数据量少于预设阈值的样本数据；对所述目标样本数据进行聚类，得到多个子簇；基于各子簇内的样本数据，分别在各子簇中合成多个扩充样本数据，获得更新的样本集。通过对目标样本数据进行聚类，并在生成的各子簇内合成扩充样本数据，降低生成样本数据的盲目性，避免了冗余数据的干扰，从而在实现样本数据均衡的基础上，利用更新后的样本集对分类模型进行训练，还可以提高分类模型的准确性。
主权项：1.一种样本集生成方法，其特征在于，包括：获取初始样本集；基于所述初始样本集中各样本数据的数据类型，对所述各样本数据进行分类识别，确定目标样本数据，其中，所述目标样本数据为属于同一数据类型的数据量少于预设阈值的样本数据；对所述目标样本数据进行聚类，得到多个子簇；基于各子簇内的样本数据，分别在各子簇中合成多个扩充样本数据，获得更新的样本集。
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百度查询： 华晨宝马汽车有限公司 样本集生成方法、分类模型训练方法及数据分类方法
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