1.一种无线网络参数的优化方法，其特征在于，包括：
对无线网络参数进行分类，确定多个分类组；
分析所述多个分类组中的每个分类组，对应的小区的特征标签；
利用非监督学习算法将多个所述特征标签作为训练数据对多个所述小区进行分类；
确定同一类别中的至少一个弱小区，对所述至少一个弱小区对应的无线网络参数进行优化，所述弱小区为在同一类别中所述无线网络参数满足第一预设条件的小区。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述分析所述多个分类组中的每个分类组，对应的小区的特征标签的步骤之后，还包括：
对所述小区的特征标签进行特征标签区分，确定类别型特征标签和数值型特征标签中的至少一个。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，还包括：对所述数值型特征标签进行标准化处理。
4.根据权利要求1-3任意一项所述的方法，其特征在于，所述利用非监督学习算法将多个所述特征标签作为训练数据对多个所述小区进行分类，包括：
确定待聚类小区；
利用类别型特征标签对所述待聚类小区进行分类，确定待聚类小区组；
对所述待聚类小区组进行层次聚类，将多个所述待聚类小区分成至少一类小区。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对无线网络参数进行分类，确定多个分类组，包括：
按照所述无线网络参数的作用对所述无线网络参数进行分类，确定多个分类组，所述多个分类组与所述小区的运行质量有关。
6.根据权利要求1或5所述的方法，其特征在于，在所述对无线网络参数进行分类，确定多个分类组的步骤之后，还包括：
根据所述多个分类组，确定所述小区的运行指标；
根据所述运行指标，选取满足第二预设条件的至少一个所述运行指标对应的小区。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，在所述确定同一类别中的至少一个弱小区，对所述至少一个弱小区对应的无线网络参数进行优化的步骤之前，还包括：
对分类之后每一类对应的小区进行指标情况核查，确定核查结果；
根据所述运行指标和所述核查结果，确定所述同一类别中的弱小区和强小区，所述强小区为在同一类别中所述无线网络参数不满足第一预设条件的小区。
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述根据所述运行指标和所述核查结果，确定所述同一类别中的弱小区和强小区，包括：
当所述运行指标达到预设门限值对应的小区时，确定为所述强小区；
当所述运行指标未达到预设门限值对应的小区时，确定为所述弱小区。
9.根据权利要求7或8所述的方法，其特征在于，所述确定同一类别中的至少一个弱小区，对所述至少一个弱小区对应的无线网络参数进行优化，包括：
确定所述至少一个弱小区所在的类别；
根据所述类别对应的无线网络参数的众数，对所述至少一个弱小区对应的无线网络参数进行优化。
10.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述分类组为按照所述无线网络参数对应的类别划分；所述分类组包括下述中的至少一种：覆盖类参数、切换类参数、重选类参数、容量管理类参数、质量类参数、互操作类参数。
11.一种无线网络参数的优化装置，其特征在于，包括：
分类模块，用于对无线网络参数进行分类，确定多个分类组；
分析模块，用于分析所述多个分类组中的每个分类组，对应的小区的特征标签；
处理模块，用于利用非监督学习算法将多个所述特征标签作为训练数据对多个所述小区进行分类；
优化模块，用于确定同一类别中的至少一个弱小区，对所述至少一个弱小区对应的无线网络参数进行优化，所述弱小区为在同一类别中所述无线网络参数满足第一预设条件的小区。
12.一种无线网络参数的优化设备，其特征在于，所述设备包括：处理器以及存储有计算机程序指令的存储器；
所述处理器执行所述计算机程序指令时实现如权利要求1-10任意一项所述的无线网络参数的优化方法。
13.一种计算机存储介质，其特征在于，所述计算机存储介质上存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令被处理器执行时实现如权利要求1-10任意一项所述的无线网络参数的优化方法。