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classify_class_svm — Berechnen der Klasse eines Merkmalsvektors durch eine Support-Vektor-Maschine.
classify_class_svm berechnet mit dem durch SVMHandle gegebene Support-Vektor-Maschine (SVM) die Num besten Klassen des Merkmalsvektors Features und gibt die Klassen in Class zurück. Falls der Klassifikator im Mode = 'one-versus-one' erzeugt wurde, werden die Klassen nach der Anzahl der Stimmen der Sub-Klassifikatoren sortiert. Im Mode = 'one-versus-all' erfolgt die Sortierung nach dem Ausgabewert der Unter-Klassifikatoren (siehe create_class_svm). Falls der Klassifikator im Mode = 'novelty-detection' erzeugt wurde, wird nur darüber entschieden, ob der Merkmalsvektor zu der Trainingsklasse gehört oder als Ausreißer angesehen wird. In diesem Fall bedeutet ein Ausgabewert von Class = 0, dass die Klasse als von der Trainingsmenge abweichend betrachtet wird. Ein Wert von Class = 1 bedeutet, dass der Merkmalsvektor aus der gleichen Verteilung wie die Trainingsdaten stammt. In diesem Fall wird Num auf 1 gesetzt, da der Klassifikator nur die Zugehörigkeit zu einer Klasse testet.
Die SVM muss vor der Verwendung von classify_class_svm mit train_class_svm trainiert werden.
Handle der SVM.
Merkmalsvektor.
Anzahl der zu bestimmenden besten Klassen.
Defaultwert: 1
Wertevorschläge: 1, 2, 3, 4, 5
Ergebnis der Klassifikation des Merkmalsvektors durch die SVM.
Sind die Parameterwerte korrekt, dann liefert classify_class_svm den Wert 2 (H_MSG_TRUE). Gegebenenfalls wird eine Fehlerbehandlung durchgeführt.
train_class_svm, read_class_svm
John Shawe-Taylor, Nello Cristianini: „Kernel Methods for Pattern
Analysis“; Cambridge University Press, Cambridge; 2004.
Bernhard Schölkopf, Alexander J.Smola: „Lerning with Kernels“;
MIT Press, London; 1999.
Foundation
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