少有人走的路create_class_train_data（运算符）
名称
create_class_train_data —创建用于分类器训练数据的句柄。
签名
create_class_train_data（：：NumDim：ClassTrainDataHandle）
描述
create_class_train_data创建用于分类器训练数据的句柄。该句柄在ClassTrainDataHandle中返回。特征向量的维数由NumDim指定。只能将此长度的特征向量添加到句柄。
并行化
多线程类型：可重入（与非排他运算符并行运行）。
多线程作用域：全局（可以从任何线程调用）。
未经并行处理。
该运算符返回一个句柄。请注意，此句柄类型的实例的状态可以由特定的运算符更改，即使这些运算符将句柄用作输入参数也是如此。
参量
处理训练数据。
示例（HDevelop）
*找出两个功能中的哪一个可以区分两个类别NameFeature1：='良好功能'NameFeature2：='不良功能'LengthFeature1：= 3LengthFeature2：= 2*创建训练数据create_class_train_data（LengthFeature1 + LengthFeature2，\ ClassTrainDataHandle）*定义训练数据中的特征set_feature_lengths_class_train_data（ClassTrainDataHandle，[LengthFeature1，\ LengthFeature2]，[NameFeature1，NameFeature2]）*添加训练数据* | 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_sample_class_train_data（ClassTrainDataHandle，'row'，[0,0,1，5,6]，0）add_sample_class_train_data（ClassTrainDataHandle，'row'，[2,3,2，5,6]，1）add_sample_class_train_data（ClassTrainDataHandle，'row'，[0,0,1，5,6]，0）add_sample_class_train_data（ClassTrainDataHandle，'row'，[2,3,2，5,6]，1）add_sample_class_train_data（ClassTrainDataHandle，'row'，[0,0,1，5,6]，0）add_sample_class_train_data（ClassTrainDataHandle，'row'，[2,3,2，5,6]，1）*添加更多数据 * ...*使用您选择的分类器选择更好的功能select_feature_set_knn（ClassTrainDataHandle，'greedy'，[]，[]，KNNHandle，\ 选定的功能，分数）select_feature_set_svm（ClassTrainDataHandle，'greedy'，[]，[]，SVMHandle，\ 选定的功能，分数）select_feature_set_mlp（ClassTrainDataHandle，'greedy'，[]，[]，MLPHandle，\ 选定的功能，分数）select_feature_set_gmm（ClassTrainDataHandle，'greedy'，[]，[]，GMMHandle，\ 选定的功能，分数）clear_class_train_data（ClassTrainDataHandle）*使用分类器* ...clear_class_knn（KNNHandle）clear_class_svm（SVMHandle）clear_class_mlp（MLPHandle）clear_class_gmm（GMMHandle）
结果
如果参数有效，则运算符create_class_train_data 返回值2（H_MSG_TRUE）。如有必要，将引发异常。
可能的继任者
add_sample_class_knn， train_class_knn
备择方案
create_class_svm， create_class_mlp
也可以看看
select_feature_set_knn， read_class_knn
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