【HALCON】class_ndim_norm 関数について - 多次元正規化分類モデル

HALCONのclass_ndim_norm関数は、多次元データの分類において、データの正規化を行いながらモデルを作成し、効率的にデータを分類するためのツールです。データが異なるスケールで測定される場合、この関数を使用することで、特徴量のスケールを均一にし、分類の精度を向上させることが可能です。

class_ndim_norm 関数とは

class_ndim_norm関数は、入力された多次元データを正規化し、その正規化されたデータに基づいて分類モデルを構築します。正規化とは、データを一定の範囲にスケーリングすることで、異なるスケールを持つ特徴量を均一にし、分類の精度を高めるプロセスです。このモデルを使用して、新しいデータを基にクラス分類を行います。

基本的な使用例

以下は、class_ndim_norm関数を使用して多次元データを正規化し、分類する基本的な例です。

* トレーニングデータとラベルを定義
TrainData := [ [1.0, 200.0, 1.5], [2.0, 300.0, 2.5], [5.0, 600.0, 4.5], [8.0, 900.0, 7.0] ]
TrainLabels := [1, 1, 2, 2]

* 正規化モデルを作成
create_class_ndim_norm (TrainData, TrainLabels, ClassModel)

* 新しいデータを分類
TestData := [ [1.5, 250.0, 1.8], [6.0, 650.0, 5.5] ]
classify_class_ndim_norm (TestData, ClassModel, PredictedLabels)

* 分類結果を表示
write_string (WindowHandle, 'Predicted Labels: ' + PredictedLabels)

この例では、create_class_ndim_norm関数を使ってトレーニングデータを基に正規化モデルを作成し、classify_class_ndim_norm関数で新しいデータのクラスを予測しています。データは正規化され、異なるスケールでも効果的に分類されます。

引数の詳細

• TrainData: トレーニングに使用される多次元データのリスト
• TrainLabels: トレーニングデータに対応するクラスラベル
• ClassModel: 作成された正規化モデル（出力）
• TestData: 分類対象となる新しいデータ
• PredictedLabels: 予測されたクラスラベル（出力）

多次元正規化分類の用途

多次元正規化分類は、次のような場面で特に有効です。

• 異なるスケールの特徴量を扱う場合
  異なる単位やスケールで測定された特徴量を均一にし、分類の精度を向上させます。

• 製品検査
  製品の多様な特徴（寸法、重量、色合いなど）を正規化して、分類の一貫性を高めます。

• データ解析
  データセット内の複数の特徴を正規化し、解析結果がスケールの違いによって影響されないようにします。

応用例: 製品検査での正規化分類

次の例では、製品の特徴データ（寸法、重量、色合いなど）を正規化し、製品が正常か不良かを分類するために正規化モデルを使用しています。

* 製品データセットを定義
ProductData := [ [12.0, 500.0, 1.2], [11.5, 480.0, 1.1], [13.0, 520.0, 1.3], [10.0, 450.0, 1.0] ]
ProductLabels := [1, 1, 2, 2]  * 1 = 正常, 2 = 不良

* 正規化モデルを作成
create_class_ndim_norm (ProductData, ProductLabels, ClassModel)

* 新しい製品のデータを分類
NewProductData := [ [12.5, 510.0, 1.25], [10.5, 460.0, 1.05] ]
classify_class_ndim_norm (NewProductData, ClassModel, PredictedLabels)

* 分類結果を基に製品の品質を評価
write_string (WindowHandle, 'Predicted Labels: ' + PredictedLabels)

この例では、製品の寸法、重量、色合いなどの特徴を正規化し、正規化モデルを使用して製品を分類しています。正規化された特徴量に基づいて、製品が正常か不良かを判断します。

class_ndim_norm 関数の利点

• 特徴量の正規化
  異なるスケールを持つ特徴量を均一にスケーリングし、分類精度を向上させます。

• 汎用的な応用
  製品検査、データ解析、パターン認識など、様々な分野で正規化分類を活用できます。

• シンプルで効果的な分類
  正規化モデルは簡単に作成でき、正確な分類を実現します。

まとめ

HALCONのclass_ndim_norm関数は、正規化された多次元データを分類するための強力なツールです。異なるスケールの特徴量を均一化することで、分類の精度を高め、製品検査やデータ解析において効果的な分類が可能になります。この関数を活用して、より精密な分類タスクを実現しましょう。