select_sub_feature_class_train_dataT_select_sub_feature_class_train_dataSelectSubFeatureClassTrainDataSelectSubFeatureClassTrainData (Operator)

Name

select_sub_feature_class_train_dataT_select_sub_feature_class_train_dataSelectSubFeatureClassTrainDataSelectSubFeatureClassTrainData — Wählt eine Untermenge der definierten Merkmale in Trainingsdaten aus.

Signatur

select_sub_feature_class_train_data( : : ClassTrainDataHandle, SubFeatureIndices : SelectedClassTrainDataHandle)

Beschreibung

select_sub_feature_class_train_dataselect_sub_feature_class_train_dataSelectSubFeatureClassTrainDataSelectSubFeatureClassTrainDataSelectSubFeatureClassTrainData wählt eine Untermenge der definierten Merkmale in den Trainingsdaten ClassTrainDataHandleClassTrainDataHandleClassTrainDataHandleClassTrainDataHandleclassTrainDataHandle aus in gibt diese Untermenge wieder als neue Trainingsdaten in SelectedClassTrainDataHandleSelectedClassTrainDataHandleSelectedClassTrainDataHandleSelectedClassTrainDataHandleselectedClassTrainDataHandle zurück. Die Untermenge kann mit SubFeatureIndicesSubFeatureIndicesSubFeatureIndicesSubFeatureIndicessubFeatureIndices angegeben werden. Wurde set_feature_lengths_class_train_dataset_feature_lengths_class_train_dataSetFeatureLengthsClassTrainDataSetFeatureLengthsClassTrainDataSetFeatureLengthsClassTrainData zuvor noch nicht aufgerufen, werden standardmäßig die einzelnen Spalten als Merkmal betrachtet und man kann diese über eine Liste mit Indizes auswählen.

Durch einen vorherigen Aufruf von set_feature_lengths_class_train_dataset_feature_lengths_class_train_dataSetFeatureLengthsClassTrainDataSetFeatureLengthsClassTrainDataSetFeatureLengthsClassTrainData kann eine Gruppierung definiert werden, die mehrere benachbarte Spalten gruppieren kann. War das der Fall, werden statt Spalten diese Gruppen indiziert und durch Angabe der entsprechenden Indizes ausgewählt. Sollten zusätzlich Namen für diese Gruppen angegeben worden sein, können diese ebenfalls verwendet werden, um einzelne Gruppen auszuwählen.

Ausführungsinformationen

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

Parameter

ClassTrainDataHandleClassTrainDataHandleClassTrainDataHandleClassTrainDataHandleclassTrainDataHandle (input_control) class_train_data → (handle)

Trainingsdaten.

SubFeatureIndicesSubFeatureIndicesSubFeatureIndicesSubFeatureIndicessubFeatureIndices (input_control) number-array → (integer / string)

Indizes oder Namen um Untermerkmale auszuwählen.

SelectedClassTrainDataHandleSelectedClassTrainDataHandleSelectedClassTrainDataHandleSelectedClassTrainDataHandleselectedClassTrainDataHandle (output_control) class_train_data → (handle)

Ausgewählte Untermenge der Trainingsdaten.

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 more data 
* ...
* Select one of the features 
select_sub_feature_class_train_data (ClassTrainDataHandle, NameFeature1, \
                                     SelectedClassTrainDataHandle)
* Add training data to a classifier
create_class_knn (LengthFeature1, KNNHandle)
add_class_train_data_knn (KNNHandle, SelectedClassTrainDataHandle)
train_class_knn (KNNHandle, [], [])
* Use the classifier
* ...

Ergebnis

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

Vorgänger

create_class_train_datacreate_class_train_dataCreateClassTrainDataCreateClassTrainDataCreateClassTrainData, add_sample_class_train_dataadd_sample_class_train_dataAddSampleClassTrainDataAddSampleClassTrainDataAddSampleClassTrainData, set_feature_lengths_class_train_dataset_feature_lengths_class_train_dataSetFeatureLengthsClassTrainDataSetFeatureLengthsClassTrainDataSetFeatureLengthsClassTrainData

Nachfolger

add_class_train_data_gmmadd_class_train_data_gmmAddClassTrainDataGmmAddClassTrainDataGmmAddClassTrainDataGmm, add_class_train_data_mlpadd_class_train_data_mlpAddClassTrainDataMlpAddClassTrainDataMlpAddClassTrainDataMlp, add_class_train_data_svmadd_class_train_data_svmAddClassTrainDataSvmAddClassTrainDataSvmAddClassTrainDataSvm, add_class_train_data_knnadd_class_train_data_knnAddClassTrainDataKnnAddClassTrainDataKnnAddClassTrainDataKnn

Modul

Foundation

Operatoren