create_class_knn — Erzeugen eines neuen k-Nearest-Neighbor-Klassifikators (k-NN).
create_class_knn erzeugt einen neuen
k-Nearest-Neighbor-Klassifikator (k-NN). Der k-NN dient entweder zur
Klassifikation oder um direkt nächste Nachbarn in einem Satz von Vektoren
der Dimension NumDim zu finden.
Die meisten der im Kapitel Klassifikation/K-Nearest-Neighbor beschriebenen
Operatoren beziehen sich auf einen derart initialisierten Klassifikator,
der in KNNHandle zurückgegeben wird.
Der k-Nearest-Neighbor-Klassifikator ermittelt eine Klasse indem er die Klasse der k nächstgelegene Trainingsbeispiele ermittelt. Die Suche nach dem nächstgelegene Trainingsbeispiel wird approximiert durchgeführt, wodurch das Verfahren in logarithmischer Zeit zu der Anzahl an Trainingsbeispielen und deren Dimension ablaufen kann.
Die Dimension des Merkmalsvektors in NumDim ist der einzige
Parameter der vorab festgelegt werden muss.
Dieser Operator liefert ein Handle zurück. Es ist zu beachten, dass der Zustand einer Instanz dieses Handletyps durch bestimmte Operatoren geändert werden kann, obwohl das Handle als Eingabeparameter in diesen Operatoren verwendet wird.
NumDim (input_control) number-array → (integer)
Dimensionen des verwendeten Merkmalsvektors.
Defaultwert: 10
KNNHandle (output_control) class_knn → (handle)
Handle des k-NN-Klassifikators.
create_class_knn liefert den Wert 2 (H_MSG_TRUE), falls der Parameter
korrekt ist.
add_sample_class_knn,
train_class_knn
create_class_svm,
create_class_mlp
select_feature_set_knn,
read_class_knn
Marius Muja, David G. Lowe: „Fast Approximate Nearest Neighbors with Automatic Algorithm Configuration“; International Conference on Computer Vision Theory and Applications (VISAPP 09); 2009.
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