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get_sample_class_knnT_get_sample_class_knnGetSampleClassKnnget_sample_class_knnGetSampleClassKnnGetSampleClassKnn (Operator)

Name

get_sample_class_knnT_get_sample_class_knnGetSampleClassKnnget_sample_class_knnGetSampleClassKnnGetSampleClassKnn — Auslesen eines Trainingsmusters aus den Trainingsdaten eines k-NN-Klassifikators.

Signatur

get_sample_class_knn( : : KNNHandle, IndexSample : Features, ClassID)

Herror T_get_sample_class_knn(const Htuple KNNHandle, const Htuple IndexSample, Htuple* Features, Htuple* ClassID)

Herror get_sample_class_knn(const HTuple& KNNHandle, const HTuple& IndexSample, HTuple* Features, HTuple* ClassID)

HTuple HClassKnn::GetSampleClassKnn(const HTuple& IndexSample, HTuple* ClassID) const

void GetSampleClassKnn(const HTuple& KNNHandle, const HTuple& IndexSample, HTuple* Features, HTuple* ClassID)

HTuple HClassKnn::GetSampleClassKnn(Hlong IndexSample, HTuple* ClassID) const

void HOperatorSetX.GetSampleClassKnn(
[in] VARIANT KNNHandle, [in] VARIANT IndexSample, [out] VARIANT* Features, [out] VARIANT* ClassID)

VARIANT HClassKnnX.GetSampleClassKnn(
[in] Hlong IndexSample, [out] VARIANT* ClassID)

static void HOperatorSet.GetSampleClassKnn(HTuple KNNHandle, HTuple indexSample, out HTuple features, out HTuple classID)

HTuple HClassKnn.GetSampleClassKnn(int indexSample, out HTuple classID)

Beschreibung

get_sample_class_knnget_sample_class_knnGetSampleClassKnnget_sample_class_knnGetSampleClassKnnGetSampleClassKnn liest ein Trainingsmuster, das mit add_sample_class_knnadd_sample_class_knnAddSampleClassKnnadd_sample_class_knnAddSampleClassKnnAddSampleClassKnn hinzugefügt wurde, aus dem k-Nearest-Neighbor-Klassifikator (k-NN) KNNHandleKNNHandleKNNHandleKNNHandleKNNHandleKNNHandle aus. Der Index des auszulesenden Musters wird mit IndexSampleIndexSampleIndexSampleIndexSampleIndexSampleindexSample festgelegt. Er wird ab 0 gezählt, d.h. IndexSampleIndexSampleIndexSampleIndexSampleIndexSampleindexSample muss zwischen 0 und NumSamples -1 liegen, wobei NumSamples mit get_sample_num_class_knnget_sample_num_class_knnGetSampleNumClassKnnget_sample_num_class_knnGetSampleNumClassKnnGetSampleNumClassKnn bestimmt werden kann. Das Trainingsmuster wird in FeaturesFeaturesFeaturesFeaturesFeaturesfeatures und ClassIDClassIDClassIDClassIDClassIDclassID zurückgegeben. Dabei ist FeaturesFeaturesFeaturesFeaturesFeaturesfeatures ein Merkmalsvektor der Länge NumDim (siehe create_class_knncreate_class_knnCreateClassKnncreate_class_knnCreateClassKnnCreateClassKnn) und ClassIDClassIDClassIDClassIDClassIDclassID die Klasse des Merkmalsvektors.

Parallelisierung

Parameter

KNNHandleKNNHandleKNNHandleKNNHandleKNNHandleKNNHandle (input_control)  class_knn → HClassKnn, HTupleHTupleHClassKnn, HTupleHClassKnnX, VARIANTHtuple (integer) (IntPtr) (Hlong) (Hlong) (Hlong) (Hlong)

Handle eines k-NN-Klassifikators.

IndexSampleIndexSampleIndexSampleIndexSampleIndexSampleindexSample (input_control)  integer → HTupleHTupleHTupleVARIANTHtuple (integer) (int / long) (Hlong) (Hlong) (Hlong) (Hlong)

Index des Trainingsmusters.

FeaturesFeaturesFeaturesFeaturesFeaturesfeatures (output_control)  real-array → HTupleHTupleHTupleVARIANTHtuple (real) (double) (double) (double) (double) (double)

Merkmalsvektor des Trainingsmusters.

ClassIDClassIDClassIDClassIDClassIDclassID (output_control)  integer-array → HTupleHTupleHTupleVARIANTHtuple (integer) (int / long) (Hlong) (Hlong) (Hlong) (Hlong)

Klasse des Trainingsmusters.

Ergebnis

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

Vorgänger

add_sample_class_train_dataadd_sample_class_train_dataAddSampleClassTrainDataadd_sample_class_train_dataAddSampleClassTrainDataAddSampleClassTrainData

Siehe auch

create_class_knncreate_class_knnCreateClassKnncreate_class_knnCreateClassKnnCreateClassKnn

Modul

Foundation

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