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add_sample_class_svm — Hinzufügen eines Trainingsmusters zu den Trainingsdaten einer Support-Vektor-Maschine.
add_sample_class_svm fügt ein Trainingsmuster zu der durch SVMHandle gegebenen Support-Vektor-Maschine (SVM) hinzu. Das Trainingsmuster wird durch Features und Class beschrieben. Features ist der Merkmalsvektor des Musters und muss folglich die Länge 'NumFeatures' besitzen, die in create_class_svm angegeben worden ist. Class kodiert die Klassenzugehörigkeit und muss Werte von 0 bis NumClasses-1 enthalten (siehe create_class_svm). Im Spezialfall von 'novelty detection' muss die Klasse mit 0 übergeben werden, da nur eine Klasse angenommen wird. Bevor das SVM mit train_class_svm trainiert werden kann, müssen Trainingsmuster mit add_sample_class_svm zum SVM hinzugefügt werden. Das Verwenden von Support-Vektoren einer bereits trainierten SVM als Trainingsdaten wird in train_class_svm beschrieben.
Die Anzahl der abgespeicherten Trainingsmuster kann mit get_sample_num_class_svm abgefragt werden. Einzelne Trainingsmuster können mit get_sample_class_svm wieder ausgelesen werden.
Im Normalfall ist es günstig, die Trainingsmuster mit write_samples_class_svm in eine Datei zu speichern, damit sie wiederverwendet werden können, und damit bei Bedarf neue Trainingsmuster zum Datensatz hinzugefügt werden können und eine neu erzeugte SVM mit dem erweiterten Datensatz trainiert werden kann.
Dieser Operator modifiziert den Zustand des folgenden Eingabeparameters:
Der Wert dieses Parameters darf nicht über mehrere Threads verwendet werden.Handle der SVM.
Merkmalsvektor des zu speichernden Trainingsmusters.
Klasse des zu speichernden Trainingsmusters.
Sind die Parameterwerte korrekt, liefert add_sample_class_svm den Wert 2 (H_MSG_TRUE). Gegebenenfalls wird eine Fehlerbehandlung durchgeführt.
train_class_svm, write_samples_class_svm, get_sample_num_class_svm, get_sample_class_svm
clear_samples_class_svm, get_support_vector_class_svm
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