1.一种样本总体的处理方法，其特征在于，所述样本总体的处理方法包括以下步骤： 获取用户选择的当前样本总体集； 对所述当前样本总体集进行回代误判率的计算，获得误判率； 将所述误判率与预设值进行比较； 若所述误判率小于等于所述预设值，则利用所述当前样本总体集进行待测样本的归类分析。 2.如权利要求1所述的样本总体的处理方法，其特征在于，所述将所述误判率与预设值进行比较的步骤之后，所述样本总体的处理方法还包括： 若所述误判率大于所述预设值，则获取新的样本总体集作为当前样本总体集，返回所述对所述当前样本总体集进行回代误判率的计算，获得误判率的步骤。 3.如权利要求1所述的样本总体的处理方法，其特征在于，所述获取当前样本总体集的步骤，还包括： 获取用户选择的对待测样本进行归类的归类规则； 所述对所述当前样本总体集进行回代误判率的计算，获得误判率的步骤，具体包括： 根据所述归类规则对应的目标算法，对所述当前样本总体集进行回代误判率的计算，获得误判率。 4.如权利要求3所述的样本总体的处理方法，其特征在于，所述归类规则为马氏距离算法，所述根据所述归类规则对应的目标算法，对所述当前样本总体集进行回代误判率的计算，获得误判率的步骤包括： 遍历所述当前样本总体集，获得遍历到的当前样本总体； 将所述当前样本总体集中除所述当前样本总体以外的各样本总体作为其他样本总体，计算所述当前样本总体内的各样本到各其他样本总体之间的马氏距离； 根据各所述马氏距离判断所述当前样本总体内的各样本是否误判，统计所述当前样本总体中被误判的样本数； 在遍历完成后，获得所述当前样本总体集内各样本总体中被误判的样本数； 根据所述当前样本总体集内各样本总体中被误判的样本数和各样本总体的样本均值，计算所述当前样本总体集的误判率。 5.如权利要求4所述的样本总体的处理方法，其特征在于，所述遍历所述当前样本总体集，获得遍历到的当前样本总体之前，所述样本总体的处理方法还包括： 统计所述当前样本总体集的样本容量； 若所述样本容量小于2，则获取新的样本总体集作为当前样本总体集，返回所述对所述当前样本总体集进行回代误判率的计算，获得误判率的步骤。 6.如权利要求3所述的样本总体的处理方法，其特征在于，所述归类规则为贝叶斯算法，所述根据所述归类规则对应的目标算法，对所述当前样本总体集进行回代误判率的计算，获得误判率的步骤包括： 遍历所述当前样本总体集，获得遍历到的当前样本总体； 将所述当前样本总体集中除所述当前样本总体以外的各样本总体作为其他样本总体，计算所述当前样本总体内的各样本到各其他样本总体之间的贝叶斯判别值； 根据各所述贝叶斯判别值判断所述当前样本总体内的各样本是否误判，统计所述当前样本总体中被误判的样本数； 在遍历完成后，获得所述当前样本总体集内各样本总体中被误判的样本数； 根据所述当前样本总体集内各样本总体中被误判的样本数和各样本总体的样本均值，计算所述当前样本总体集的误判率。 7.如权利要求6所述的样本总体的处理方法，其特征在于，根据下式计算所述当前样本总体内的各样本到各其他样本总体之间的贝叶斯判别值： 其中，k为遍历所述当前样本总体集获得所述当前样本总体的遍历次数，dj为所述当前样本总体中的第j个样本的贝叶斯判别值，Gki为所述当前样本总体中的第i个样本值，mj为第j个样本总体的样本均值，sj为第j个样本总体的协方差，所述pj为第j个样本总体的先验概率。 8.一种样本总体的处理装置，其特征在于，所述样本总体的处理装置包括： 获取模块，用于获取当前样本总体集； 计算模块，用于对所述当前样本总体集进行回代误判率的计算，获得误判率； 比较模块，用于将所述误判率与预设值进行比较； 归类模块，用于若所述误判率小于等于所述预设值，则利用所述当前样本总体集进行待测样本的归类分析。 9.一种样本总体的处理设备，其特征在于，所述样本总体的处理设备包括：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样本总体的处理程序，所述样本总体的处理程序被所述处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的样本总体的处理方法的步骤。 10.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质上存储有样本总体的处理程序，所述样本总体的处理程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的样本总体的处理方法的步骤。
