【HALCON】get_sample_num_class_knn 関数について - k-NNクラスのサンプル数取得

HALCONのget_sample_num_class_knn関数は、k-NN（k-Nearest Neighbors）アルゴリズムを使用したクラス分類において、各クラスに属するサンプル数を取得するための関数です。k-NNは、サンプル間の距離に基づいて分類を行うシンプルで効果的な機械学習手法です。この関数を使用することで、各クラスにどれだけのサンプルが存在するかを把握でき、データバランスの確認やモデルの評価に役立ちます。

get_sample_num_class_knn 関数の概要

get_sample_num_class_knn関数は、k-NNモデルで分類された各クラスに属するサンプル数を取得します。この情報は、モデルのトレーニングや評価において、クラスごとのデータ分布を理解し、適切なバランスでモデルを構築する際に有用です。

基本的な構文

get_sample_num_class_knn(KNNHandle, ClassID, NumSamples)

• KNNHandle
  k-NNモデルを指すハンドル。
• ClassID
  サンプル数を取得したいクラスのID。
• NumSamples
  指定されたクラスに属するサンプル数が格納される変数。

この関数を使うことで、各クラスのデータバランスやサンプルの数を簡単に把握できます。

使用例

以下は、get_sample_num_class_knn関数を使用して、特定のクラスに属するサンプル数を取得する具体例です。

* k-NNモデルの読み込み
read_class_knn('trained_knn_model.knn', KNNHandle)

* クラスIDを指定
ClassID := 1

* クラス1に属するサンプル数を取得
get_sample_num_class_knn(KNNHandle, ClassID, NumSamples)

* 結果を表示
disp_message(WindowHandle, 'Class 1 Sample Count: ' + NumSamples, 'window', 12, 12, 'black', 'true')

この例では、読み込んだk-NNモデルからクラス1に属するサンプル数を取得し、結果を表示しています。これにより、各クラスに割り当てられたサンプルの数を確認できます。

応用例

• データバランスの確認
  クラスごとのサンプル数を確認することで、モデルがデータの偏りに影響されないように、データセットを調整することが可能です。

• 分類結果の評価
  クラスごとのサンプル数を評価し、モデルがどのようにデータを分類しているかを把握することで、k-NNモデルのパフォーマンスを向上させるヒントを得られます。

• 異常検知
  クラスごとの分布を確認することで、異常値や異常クラスを特定し、モデルを改善するための対策が講じられます。

まとめ

HALCONのget_sample_num_class_knn関数は、k-NNモデルにおける各クラスのサンプル数を取得し、データの分布を理解するための重要なツールです。この情報は、データの偏りを確認し、モデルのパフォーマンスを向上させるために役立ちます。分類タスクや異常検知において、k-NNモデルの調整に不可欠な情報を得ることができ、より精度の高い分類結果を目指せます。