F_VN_CreateKmppModel
Create a k-means++ model of the specified type. The initial reference count is set to one if a new model is created and kept, otherwise. Models of this type neither support on-line training (sample by sample) nor retraining.
Syntax
Definition:
FUNCTION F_VN_CreateKmppModel : HRESULT
VAR_INPUT
ipMlModel : Reference To ITcVnMlModel;
eKmppType : ETcVnPrototypeClusterer;
nK : UDINT;
hrPrev : HRESULT;
END_VAR
Inputs
|
Name |
Type |
Description |
|---|---|---|
|
ipMlModel |
Reference To ITcVnMlModel |
Returns the created model (Non-zero interface pointers are reused.) |
|
eKmppType |
k-means++ model type | |
|
nK |
UDINT |
Parameter k (number of clusters) |
|
hrPrev |
HRESULT indicating the result of previous operations (If SUCCEEDED(hrPrev) equals false, no operation is executed.) |
Return valueWeiterführende Informationen
Die Funktion F_VN_CreateKmppModel erstellt ein K-Means++ (KMPP) Model.
K-Means++ Modelle
K-Means++ kann zum Clustering oder zur Anomalie-Detektion genutzt werden. Es findet Cluster von Datenpunkten. Für das Training werden alle Samples gleichzeitig benötigt (Batch-Training) und ein Nachtrainieren ist nicht möglich.
Die Zuweisung der Cluster-Bezeichnungen (als DINTs) kann sich von Training zu Training unterscheiden. Wenn diese Zuweisung deterministisch geschehen soll, muss vorher ein fester Random-Seed mittels F_VN_SetRngSeed gesetzt werden.
Parameter
Modell
In dem Interface Pointer ipMlModel wird das erstellte Modell zurückgegeben.
Modell-Typ
eKmppType legt fest, ob K-Means++ zum Clustering (TCVN_PC_CLUSTERER) oder zur Anomalie-Detektion (TCVN_PC_NOVELTY_DETECTOR) genutzt wird.
Anzahl von Clustern
Die Anzahl der Cluster im K-Means++ Modell wird durch nK angegeben und kann nach der Erstellung nicht mehr geändert werden. Beim Training muss die Anzahl der Samples größer-gleich der Anzahl von Clustern sein.
Expert-Parameter
Die Expert-Variante F_VN_CreateKmppModelExp enthält zusätzliche Parameter.
Anwendung
Ein K-Means++ Modell für Clustering mit 5 Clustern kann z.B. so erstellt werden:
hr := F_VN_CreateKmppModel(
ipMlModel := ipMlModel,
eKmppType := TCVN_PC_CLUSTERER,
nK := 5,
hrPrev := hr);
Required License
TC3 Vision Machine Learning
System Requirements
Development environment | Target platform | PLC libraries to include |
|---|---|---|
TwinCAT V3.1.4024.54 or later | PC or CX (x64) with PL50, e.g. Intel 4-core Atom CPU | Tc3_Vision |