1.一种自动铁路网络数据风险等级分类方法，其特征在于，包括：基于铁路网络数据中各个数据样本的数据重要等级、数据生命周期所处阶段、风险类型和风险影响程度，确定各个数据样本的有序属性和无序属性；基于各个数据样本的有序属性和无序属性，对各个数据样本进行K均值聚类，得到多个初始类簇；基于各个初始类簇的簇中心，以及各个初始类簇中各个数据样本对应的高斯分布，对各个数据样本进行高斯混合聚类，得到所述铁路网络数据对应的多个类簇；基于各个类簇中各个数据样本的数据重要等级和风险影响程度，确定各个类簇的数据风险等级；所述基于各个数据样本的有序属性和无序属性，对各个数据样本进行K均值聚类，得到多个初始类簇，包括：基于各个数据样本之间的欧式距离，对各个数据样本进行第一K均值聚类，确定各个数据样本的初始标签；基于各个数据样本之间的欧式距离和值差度量距离，对各个数据样本进行第二K均值聚类，得到多个初始类簇，以及各个初始类簇的簇中心；其中，各个数据样本之间的欧式距离是基于各个数据样本的有序属性确定的；各个数据样本之间的值差度量距离是基于各个数据样本的无序属性和初始标签确定的。
2.根据权利要求1所述的自动铁路网络数据风险等级分类方法，其特征在于，所述基于各个数据样本之间的欧式距离和值差度量距离，对各个数据样本进行第二K均值聚类，得到多个初始类簇，以及各个初始类簇的簇中心，包括：基于各个数据样本之间的欧式距离和值差度量距离，确定各个数据样本之间的混合距离；基于各个数据样本之间的混合距离，对各个数据样本进行第二K均值聚类，得到多个初始类簇，以及各个初始类簇的簇中心。
3.根据权利要求1所述的自动铁路网络数据风险等级分类方法，其特征在于，所述基于各个初始类簇的簇中心，以及各个初始类簇中各个数据样本对应的高斯分布，对各个数据样本进行高斯混合聚类，得到所述铁路网络数据对应的多个类簇，包括：基于各个初始类簇的簇中心，以及各个初始类簇中各个数据样本对应的高斯分布，对各个数据样本进行多个轮次的高斯混合聚类，确定各个轮次的聚类结果以及各个轮次的紧密性指标和间隔性指标；基于所述紧密性指标和所述间隔性指标的比值最小的轮次对应的聚类结果，确定所述铁路网络数据对应的多个类簇。
4.根据权利要求1所述的自动铁路网络数据风险等级分类方法，其特征在于，所述基于各个类簇中各个数据样本的数据重要等级和风险影响程度，确定各个类簇的数据风险等级，包括：确定权重平衡系数；基于所述权重平衡系数，确定所述数据重要等级的第一影响权重和所述风险影响程度的第二影响权重；基于各个数据样本的数据重要等级、风险影响程度、第一影响权重和第二影响权重，确定各个数据样本的风险分数；基于各个类簇中各个数据样本的风险分数和各个类簇中的数据样本数量，确定各个类簇的风险分数；基于各个类簇的风险分数，确定各个类簇的数据风险等级。
5.根据权利要求1所述的自动铁路网络数据风险等级分类方法，其特征在于，所述基于铁路网络数据中各个数据样本的数据重要等级、数据生命周期所处阶段、风险类型和风险影响程度，确定各个数据样本的有序属性和无序属性，包括：确定各个数据样本的数据重要等级、数据生命周期所处阶段、风险类型和风险影响程度；将各个数据样本的数据重要等级和风险影响程度确定为各个数据样本的有序属性；将各个数据样本的数据生命周期所处阶段确定为各个数据样本的无序属性。
6.根据权利要求1至5任一项所述的自动铁路网络数据风险等级分类方法，其特征在于，所述方法还包括：基于轮廓系数、CH分数和戴维森堡丁指数中的至少一种，确定所述铁路网络数据对应的多个类簇的聚类评估结果。
7.一种自动铁路网络数据风险等级分类装置，其特征在于，包括：数据获取单元，用于基于铁路网络数据中各个数据样本的数据重要等级、数据生命周期所处阶段、风险类型和风险影响程度，确定各个数据样本的有序属性和无序属性；第一聚类单元，用于基于各个数据样本的有序属性和无序属性，对各个数据样本进行K均值聚类，得到多个初始类簇；第二聚类单元，用于基于各个初始类簇的簇中心，以及各个初始类簇中各个数据样本对应的高斯分布，对各个数据样本进行高斯混合聚类，得到所述铁路网络数据对应的多个类簇；风险确定单元，用于基于各个类簇中各个数据样本的数据重要等级和风险影响程度，确定各个类簇的数据风险等级；所述基于各个数据样本的有序属性和无序属性，对各个数据样本进行K均值聚类，得到多个初始类簇，包括：基于各个数据样本之间的欧式距离，对各个数据样本进行第一K均值聚类，确定各个数据样本的初始标签；基于各个数据样本之间的欧式距离和值差度量距离，对各个数据样本进行第二K均值聚类，得到多个初始类簇，以及各个初始类簇的簇中心；其中，各个数据样本之间的欧式距离是基于各个数据样本的有序属性确定的；各个数据样本之间的值差度量距离是基于各个数据样本的无序属性和初始标签确定的。
8.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1至6任一项所述自动铁路网络数据风险等级分类方法。
9.一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至6任一项所述自动铁路网络数据风险等级分类方法。
