add_sample_class_train_data — Hinzufügen neuer Merkmalsvektoren zu Trainingsdaten.
add_sample_class_train_data( : : ClassTrainDataHandle, Order, Features, ClassID : )
add_sample_class_train_data fügt neue Merkmalsvektoren zu
den Trainingsdaten ClassTrainDataHandle hinzu.
Die neuen Merkmalsvektoren werden in Features mit der zugehörigen
Klasse in ClassID übergeben.
Features hat die Länge NumDim, die beim Anlegen der
Trainingsdaten mit z.B. create_class_train_data angegeben wurde.
Es kann mehr als ein Merkmalsvektor auf einmal hinzugefügt werden. In diesem
Fall legt der Parameter Order die Reihenfolge fest, in der
die Werte in Features angeordnet sind. Wenn
Order auf 'row' gesetzt ist, werden die Merkmalsvektoren
zeilenweise angegeben (erst der erste Merkmalsvektor,
dann der Zweite, usw). Wenn Order auf 'column'
gesetzt ist, wird angenommen, dass zuerst alle Werte der ersten
Dimension für alle Merkmalsvektoren angegeben werden, und erst dann
die zweite Dimension, usw. Der dritte mögliche Modus in
Order ist 'feature_column'. Dieser Modus erwartet
zusammengehörige Merkmale
(siehe set_feature_lengths_class_train_data)
zeilenweise aufeinander folgend, d.h. zuerst kommen alle Werte des
ersten Merkmals mit seiner entsprechenden Länge für alle
Merkmalsvektoren, dann folgt entsprechend das zweite Merkmal, usw.
Dieser Operator modifiziert den Zustand des folgenden Eingabeparameters:
Während der Ausführung dieses Operators muss der Zugriff auf den Wert dieses Parameters synchronisiert werden, wenn er über mehrere Threads hinweg verwendet wird.
ClassTrainDataHandle (input_control, Zustand wird modifiziert) class_train_data → (handle)
Handle der Trainingsdaten.
Order (input_control) string → (string)
Die Reihenfolge des Merkmalsvektor.
Defaultwert: 'row'
Werteliste: 'column', 'feature_column', 'row'
Features (input_control) number-array → (real)
Merkmalsvektor.
ClassID (input_control) integer-array → (integer)
Klasse des Merkmalsvektors.
Sind die Parameterwerte korrekt, dann liefert
add_sample_class_train_data den Wert 2 (H_MSG_TRUE).
Gegebenenfalls wird eine Fehlerbehandlung durchgeführt.
add_class_train_data_svm,
add_class_train_data_knn,
add_class_train_data_gmm,
add_class_train_data_mlp
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