create_class_train_datacreate_class_train_dataCreateClassTrainDatacreate_class_train_dataCreateClassTrainDataCreateClassTrainData (Operator)

Name

create_class_train_datacreate_class_train_dataCreateClassTrainDatacreate_class_train_dataCreateClassTrainDataCreateClassTrainData — Erzeugen eines Handles für Trainingsdaten für Klassifikatoren.

Signatur

Beschreibung

create_class_train_datacreate_class_train_dataCreateClassTrainDatacreate_class_train_dataCreateClassTrainDataCreateClassTrainData erzeugt ein Handle für Trainingsdaten für Klassifikatoren. Das Handle wird in ClassTrainDataHandleClassTrainDataHandleClassTrainDataHandleClassTrainDataHandleClassTrainDataHandleclassTrainDataHandle zurückgegeben. Die Länge der Merkmalsvektoren muss hier mit Hilfe von NumDimNumDimNumDimNumDimNumDimnumDim festgelegt werden.

Parallelisierung

• Multithreading-Typ: reentrant (läuft parallel zu nicht-exklusiven Operatoren).
• Multithreading-Bereich: global (kann von jedem Thread aufgerufen werden).
• Wird ohne Parallelisierung verarbeitet.

Dieser Operator liefert ein Handle zurück. Es ist zu beachten, dass der Zustand einer Instanz dieses Handletyps durch bestimmte Operatoren geändert werden kann, obwohl das Handle als Eingabeparameter in diesen Operatoren verwendet wird.

Parameter

Beispiel (HDevelop)

* Find out which of the two features distinguishes two Classes
NameFeature1 := 'Good Feature'
NameFeature2 := 'Bad Feature'
LengthFeature1 := 3
LengthFeature2 := 2
* Create training data
create_class_train_data (LengthFeature1+LengthFeature2,\
  ClassTrainDataHandle)
* Define the features which are in the training data
set_feature_lengths_class_train_data (ClassTrainDataHandle, [LengthFeature1,\
  LengthFeature2], [NameFeature1, NameFeature2])
* Add training data
*                                                         |Feat1| |Feat2|
add_sample_class_train_data (ClassTrainDataHandle, 'row', [1,1,1,  2,1  ], 0)
add_sample_class_train_data (ClassTrainDataHandle, 'row', [2,2,2,  2,1  ], 1)
add_sample_class_train_data (ClassTrainDataHandle, 'row', [1,1,1,  3,4  ], 0)
add_sample_class_train_data (ClassTrainDataHandle, 'row', [2,2,2,  3,4  ], 1)
add_sample_class_train_data (ClassTrainDataHandle, 'row', [0,0,1,  5,6  ], 0)
add_sample_class_train_data (ClassTrainDataHandle, 'row', [2,3,2,  5,6  ], 1)
add_sample_class_train_data (ClassTrainDataHandle, 'row', [0,0,1,  5,6  ], 0)
add_sample_class_train_data (ClassTrainDataHandle, 'row', [2,3,2,  5,6  ], 1)
add_sample_class_train_data (ClassTrainDataHandle, 'row', [0,0,1,  5,6  ], 0)
add_sample_class_train_data (ClassTrainDataHandle, 'row', [2,3,2,  5,6  ], 1)
* Add more data 
* ...
* Select the better feature with the classifier of your choice
select_feature_set_knn (ClassTrainDataHandle, 'greedy', [], [], KNNHandle,\
  SelectedFeature, Score)
select_feature_set_svm (ClassTrainDataHandle, 'greedy', [], [], SVMHandle,\
  SelectedFeature, Score)
select_feature_set_mlp (ClassTrainDataHandle, 'greedy', [], [], MLPHandle,\
  SelectedFeature, Score)
select_feature_set_gmm (ClassTrainDataHandle, 'greedy', [], [], GMMHandle,\
  SelectedFeature, Score)
clear_class_train_data (ClassTrainDataHandle)
* Use the classifier
* ...
clear_class_knn (KNNHandle)
clear_class_svm (SVMHandle)
clear_class_mlp (MLPHandle)
clear_class_gmm (GMMHandle)

Ergebnis

Sind die Parameterwerte korrekt, dann liefert create_class_train_datacreate_class_train_dataCreateClassTrainDatacreate_class_train_dataCreateClassTrainDataCreateClassTrainData den Wert 2 (H_MSG_TRUE). Gegebenenfalls wird eine Fehlerbehandlung durchgeführt.

Nachfolger

add_sample_class_knnadd_sample_class_knnAddSampleClassKnnadd_sample_class_knnAddSampleClassKnnAddSampleClassKnn, train_class_knntrain_class_knnTrainClassKnntrain_class_knnTrainClassKnnTrainClassKnn

Alternativen

create_class_svmcreate_class_svmCreateClassSvmcreate_class_svmCreateClassSvmCreateClassSvm, create_class_mlpcreate_class_mlpCreateClassMlpcreate_class_mlpCreateClassMlpCreateClassMlp

Siehe auch

select_feature_set_knnselect_feature_set_knnSelectFeatureSetKnnselect_feature_set_knnSelectFeatureSetKnnSelectFeatureSetKnn, read_class_knnread_class_knnReadClassKnnread_class_knnReadClassKnnReadClassKnn

Modul

Foundation