技术特征：
技术总结
本发明适用于智能计算技术领域，提供了一种分类器训练方法及装置，所述方法包括：将样本对应在原始空间中的原特征以及在隐空间中的隐特征合并到特征增维空间中，所述样本包括已标注样本和未标注样本；获取所述已标注样本在所述特征增维空间的增维特征，以及根据所述样本的原特征和隐特征得出所述特征增维空间中的投影矩阵；根据所述已标注样本的原特征和增维特征对分类器进行训练。所述方法相对现有技术能够减少计算量并降低时间复杂度，而且仅利用已标注数据的原特征和增维特征训练分类器，能够提高分类器的训练速度和鲁棒性。
技术研发人员：梁爽;杭文龙;王琼;秦璟;王平安
受保护的技术使用者：中国科学院深圳先进技术研究院
技术研发日：2016.09.14
技术公布日：2018.03.20