本申请涉及雷达目标识别技术领域，特别涉及一种基于轻量级分类器的分类方法、装置、电子设备及介质，其中，方法包括：获取待预测动态姿势样本；将待预测动态姿势样本输入至轻量级分类器，得到待预测动态姿势样本从属于各预设动态姿势类别的第一概率向量和第二概率向量；融合第一概率向量和第二概率向量得到目标概率向量，并根据目标概率向量选择概率最高的类别作为待预测动态姿势样本的标签。由此，解决离线采集训练样本成本高的问题以及离线监督式机器学习算法在未提供过训练样本的用户上的泛化性能低的问题，同时该算法具有较低的复杂度，可部署在轻量化平台上。