【HALCON】classify_class_knn 関数について - k-NNを用いたクラス分類

HALCONのclassify_class_knn関数は、k-NN（k-Nearest Neighbors）アルゴリズムを使用して、データをクラスに分類するための関数です。k-NNは、指定されたk個の近傍データポイントに基づいてクラスを決定するシンプルかつ効果的なアルゴリズムです。特に、非線形なデータや複雑な決定境界を持つデータの分類に適しています。

classify_class_knn 関数とは

classify_class_knn関数は、トレーニングデータセットの各データポイントをクラスラベル付きで保存し、新しいデータポイントに対して、その周囲のk個の最も近いデータポイントを探索し、それらのクラスに基づいて分類を行います。このアルゴリズムは、シンプルながらも非常に強力で、多くのパターン認識や分類タスクで利用されています。

基本的な使用例

以下は、classify_class_knn関数を使用してk-NNアルゴリズムによるクラス分類を行う基本的な例です。

* トレーニングデータとラベルを定義
TrainData := [ [1.0, 2.0], [2.0, 3.0], [5.0, 6.0], [8.0, 9.0] ]
TrainLabels := [1, 1, 2, 2]

* k-NNモデルを作成
create_class_knn (TrainData, TrainLabels, 3, 'euclidean', ClassModel)

* 新しいデータを分類
TestData := [ [1.5, 2.5], [6.0, 7.0] ]
classify_class_knn (TestData, ClassModel, PredictedLabels)

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

この例では、create_class_knn関数を使用してトレーニングデータに基づくk-NNモデルを作成し、classify_class_knn関数で新しいデータのクラスを予測しています。k = 3で設定されており、3つの近傍点を基にしてクラスを予測しています。

引数の詳細

• TrainData: k-NNモデルのトレーニングに使用される2次元データのリスト
• TrainLabels: 各トレーニングデータに対応するクラスラベル
• 3: 使用する近傍の数（k）
• euclidean: 距離計算に使用されるメトリック（この場合はユークリッド距離）
• ClassModel: トレーニングされたk-NNモデル（出力）
• TestData: 分類対象となる新しいデータ
• PredictedLabels: 新しいデータの予測されたクラスラベル（出力）

k-NNを用いたクラス分類の用途

k-NNを用いたクラス分類は、次のような場面で特に効果的です。

• 単純なデータセットの分類
  k-NNは、トレーニングデータセットが比較的小規模な場合や、データが複雑な計算を必要としない場合に適しています。

• 非線形データの分類
  データの分布が線形でない場合でも、k-NNは効果的にクラスを分けることができます。

• パターン認識
  k-NNは、画像処理や音声認識などのパターン認識の分野でもよく利用され、特徴ベースの分類に強みを発揮します。

応用例: 製品検査でのk-NNを用いた分類

次の例では、製品の特徴量に基づいて、製品が正常か不良かをk-NNを使って分類します。

* 製品データセットを定義
ProductData := [ [12.0, 5.0], [11.5, 4.8], [13.0, 5.2], [10.0, 4.5] ]
ProductLabels := [1, 1, 2, 2]  * 1 = 正常, 2 = 不良

* k-NNモデルを作成
create_class_knn (ProductData, ProductLabels, 3, 'euclidean', ClassModel)

* 新しい製品データを分類
NewProductData := [ [12.5, 5.1], [10.5, 4.6] ]
classify_class_knn (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、製品の寸法や特徴量に基づいて、k-NNアルゴリズムを使用して製品が正常か不良かを分類しています。k-NNモデルを使用して、新しい製品データのクラスを予測し、製品検査に役立てています。

classify_class_knn 関数の利点

• シンプルかつ効果的なアルゴリズム
  k-NNは、計算がシンプルでありながら、特にデータ分布が複雑な場合に強力な分類結果を得られます。

• 非線形な境界の扱い
  k-NNは、線形でない決定境界を効果的に扱うため、多様な分類タスクに適しています。

• 容易なモデルの作成
  トレーニングデータを使ってすぐに分類モデルを作成でき、距離計算に基づいて分類が行えるため、実装が簡単です。

まとめ

HALCONのclassify_class_knn関数は、k-NNアルゴリズムを使用してデータをクラスに分類するためのシンプルで効果的なツールです。k-NNは、複雑なパターンや非線形なデータに対しても適応可能で、製品検査やパターン認識、データ解析など幅広い応用に活用できます。この関数を使用して、シンプルかつ強力な分類タスクを実行しましょう。