Name
get_sample_num_class_knnget_sample_num_class_knnGetSampleNumClassKnnget_sample_num_class_knnGetSampleNumClassKnnGetSampleNumClassKnn — Auslesen der Anzahl der Trainingsmuster in den Trainingsdaten eines
k-NN-Klassifikators.
get_sample_num_class_knnget_sample_num_class_knnGetSampleNumClassKnnget_sample_num_class_knnGetSampleNumClassKnnGetSampleNumClassKnn liefert in NumSamplesNumSamplesNumSamplesNumSamplesNumSamplesnumSamples die
Anzahl der verfügbaren Trainingsmuster in dem durch KNNHandleKNNHandleKNNHandleKNNHandleKNNHandleKNNHandle
gegebenen k-Nearest-Neighbor-Klassifikators (k-NN) zurück.
get_sample_num_class_knnget_sample_num_class_knnGetSampleNumClassKnnget_sample_num_class_knnGetSampleNumClassKnnGetSampleNumClassKnn sollte aufgerufen werden, bevor mit
get_sample_class_knnget_sample_class_knnGetSampleClassKnnget_sample_class_knnGetSampleClassKnnGetSampleClassKnn die einzelnen Trainingsmuster
ausgelesen werden, z.B. um eine Reklassifikation der Trainingsdaten
durchzuführen.
- Multithreading-Typ: reentrant (läuft parallel zu nicht-exklusiven Operatoren).
- Multithreading-Bereich: global (kann von jedem Thread aufgerufen werden).
- Wird ohne Parallelisierung verarbeitet.
Handle eines k-NN-Klassifikators.
Anzahl der gespeicherten Trainingsmuster.
Falls KNNHandleKNNHandleKNNHandleKNNHandleKNNHandleKNNHandle korrekt ist, liefert
get_sample_num_class_knnget_sample_num_class_knnGetSampleNumClassKnnget_sample_num_class_knnGetSampleNumClassKnnGetSampleNumClassKnn den Wert 2 (H_MSG_TRUE). Gegebenenfalls wird
eine Fehlerbehandlung durchgeführt.
add_sample_class_knnadd_sample_class_knnAddSampleClassKnnadd_sample_class_knnAddSampleClassKnnAddSampleClassKnn
get_sample_class_knnget_sample_class_knnGetSampleClassKnnget_sample_class_knnGetSampleClassKnnGetSampleClassKnn
create_class_knncreate_class_knnCreateClassKnncreate_class_knnCreateClassKnnCreateClassKnn
Foundation